糖尿病视网膜病变是糖尿病患者常见且严重的眼科并发症，若未能及时发现与治疗，可能导致不可逆的视力损伤甚至失明。随着全球糖尿病患者数量的不断攀升，糖尿病视网膜病变的筛查需求日益增长，如何高效、准确、便捷地进行筛查成为公共卫生领域的重要课题。近年来，人工智能（AI）技术与非散瞳数字视网膜摄影（NMDR）相结合，为糖尿病视网膜病变的筛查带来了革命性的变化。该技术不仅减少了对患者的侵入性检查，还提升了诊断的自动化与准确度，开创了眼科筛查的新格局。非散瞳数字视网膜摄影是一种利用特殊摄像设备，无需使用散瞳剂即可拍摄视网膜图像的技术，这种方式极大提升了筛查的便利性与患者依从性。患者在无需散瞳的情况下完成拍摄，避免了散瞳带来的视物模糊和不适，方便快捷。
尽管NMDR技术本身已经具备了一定的成像能力，但如何高效地对大量高通量的图像数据进行准确分析，仍是临床中的挑战。人工智能特别是深度学习算法的引入，解决了这一难题。通过大量标注数据的训练，AI系统能够自动识别视网膜图像中的病理特征，如微动脉瘤、出血点、渗出物等糖尿病视网膜病变的典型表现，快速高效地筛选出需要进一步诊疗的病例。最新研究综述显示，AI辅助的非散瞳数字视网膜摄影在糖尿病视网膜病变筛查中的敏感性可达到79%至100%，特异性也有较大提升，准确率显著优于传统人工筛查。其受试者工作特征曲线下面积（AUROC）多在0.88至0.99之间，反映了AI工具强大的诊断性能。尽管如此，当前AI模型在不同的设备、不同人群人种及使用场景中表现仍存在一定差异，特异性波动较大，提示临床应用中需要结合具体的筛查环境和人群进行优化和调整。
非散瞳数字视网膜摄影结合AI的筛查方式，降低了对专业眼科医师的依赖，便于在基层医疗机构、社区甚至偏远地区推广。这不仅提升了筛查的覆盖率，还有助于实现糖尿病视网膜病变的早期诊断和及时干预。人工智能系统的自动判读功能可以大幅减少眼科专业医师的工作负担，使有限的医疗资源得到更合理调配。这种模式还支持远程医疗，通过云端平台实现图像上传与AI分析，远程专家复核，有力推动了数字化医疗服务的发展。然而，尽管AI辅助NMDR技术展现出巨大的潜力和优势，目前的系统还面临一些关键挑战。首先，AI模型的训练依赖于高质量标注数据，数据的多样性和代表性直接影响算法的泛化能力。
其次，当前多数系统仍需针对特定设备进行校准，跨设备的通用性尚需加强。此外，筛查的伦理和隐私保护问题也是必须关注的重点，涉及患者图像数据的安全存储与合法使用。值得注意的是，尽管AI技术在诊断准确性方面取得突破，目前尚缺乏大规模随机对照试验验证其在糖尿病视网膜病变筛查中的临床效果和长期安全性。未来研究应聚焦于不同人群、不同筛查环境下的实际应用效果，推动标准化流程的制定及监管体系的完善，为AI工具的临床普及奠定坚实基础。政策制定者和医疗管理机构应充分重视AI辅助筛查的潜力，同时结合本地卫生资源状况，科学评估其推广方案，确保该技术能够惠及更广泛的患者群体。人工智能与非散瞳数字视网膜摄影的结合，是糖尿病视网膜病变筛查领域的技术创新，为糖尿病患者的眼健康保驾护航。
随着算法的不断改进和硬件设备的升级，未来有望实现更加精准、便捷的眼底筛查，降低糖尿病视网膜病变导致失明的风险，助力实现全民健康目标。综上所述，AI技术与非散瞳数字视网膜摄影的融合为糖尿病视网膜病变筛查带来了前所未有的机遇，为临床诊疗提供了强有力的工具。面对糖尿病患者数量的增加，利用人工智能提升筛查效率和准确度，是未来医疗体系中不可或缺的重要组成部分。通过跨学科的深入合作和持续创新，AI辅助NMDR筛查将在未来的眼科诊疗中扮演越来越关键的角色，推动眼健康管理迈向全新高度。
