醫聯體模式下糖尿病視網膜病變篩查模式探索

武開壽 吉明霞 游海玲 何帆帆 李典睿 陳錢

糖尿病視網膜病變（diabetic retinopathy，DR）是糖尿?。╠iabetes mellitus，DM）常見的微血管并發癥，是一種慢性、進行性、有視力危害的視網膜微血管疾病。DR 患者占DM 患者的20.86%[1]。 據統計，DM 病程10 年以上的患者中DR 發病率達60%[2]，是導致成年人失明的重要原因[3]。而影響DR 發生發展最主要的因素是血糖水平及病程長短。DR 的患病率隨著DM 病程的延長顯著增加[4]。對DR 早期有效的治療及干預，是防止DR 進一步發展的關鍵。錯失最佳治療時機，可導致患者永久性的視力喪失[5]，嚴重影響患者生存質量。但在真實世界患者并沒有被及時發現，更沒有被進行針對性的管理。所以，如何早期發現DR 患者并及時進行處理，是眼科醫生所面臨的問題。本研究擬通過研究在醫聯體模式下進行DR 的篩查模式，分析篩查過程中出現的問題，探討如何通過構建一種DR 綜合防治體系和服務模式去有效整合公共衛生和臨床醫療兩大服務體系和資源，創新服務模式，從醫防結合的高度去開展防盲治盲的工作。

1 資料與方法

1.1 一般資料

納入2019 年1—12 月在醫聯體內10 家社區醫院內診斷為糖尿病患者1 980 例作為研究對象。納入標準：符合2013 年版中國2 型糖尿病防治指南[6]規定診斷為糖尿病的患者；對本研究持自愿支持的原則。排除標準：存在認知或者理解障礙的患者；合并有其他影響視力的疾??；合并其他系統嚴重疾患者；合并有其他嚴重影響生活質量的疾?。ㄈ鐞盒阅[瘤等）；眼底照片質量不符合要求者。

按照納入標準和排除標準，剔除不符合要求的病例，最終閱片763 例，對這些患者進行相關調查分析研究。本研究經醫院醫學倫理委員會審批、通過，患者均知曉本研究內容并簽署了知情同意書。

1.2 方法

與患者簽訂服務協議，詳細記錄患者的一般資料、病情、病史、并發癥等，采用自行設計的一般情況問卷對患者的基本情況進行調查。一般資料包括患者姓名、性別、年齡、糖尿病病程等，為患者建立檔案。社區醫師經過培訓后，使用超廣角視網膜成像設備進行糖尿病視網膜病變篩查，錄入結果，眼底彩照拍攝質量要求參考《我國糖尿病視網膜病變篩查的圖像采集及閱片指南（2017 年）》[7]。重慶醫科大學附屬大學城醫院醫生主要依據《我國糖尿病視網膜病變篩查的圖像采集及閱片指南（2017 年）》和《我國糖尿病視網膜病變臨床診療指南（2014 年）》[8]對眼底彩照進行圖像質量評級及對DR 嚴重程度評級，然后根據評級結果給出初步診斷處理意見。

1.3 統計學方法

將篩查對象的紙質調查表數據錄入Excel 表格，和眼底照篩查結果進行數據合并。統計篩查病例數量與檢出率情況。使用 IBM SPSS 22.0 統計學軟件進行分析。

2 結果

2.1 篩查患者基礎定量資料

按照納入標準和排除標準，對最終符合要求的患者763 例進行基礎計量資料統計（見表1），同時進行患者性別、年齡、病程、醫保類型和吸煙情況分析。發現篩查者中男女比例無顯著性差異，年齡低于50 歲者約7.33%，病程10年以下者63.56%，有城鎮居民醫保者63.96%，未吸煙患者約93.84%。

表1 篩查患者計量資料統計結果

2.2 篩查患者BMI 分布情況

有研究表明，肥胖是DR 快速進展的主要危險因素之一，此次篩查亦針對患者進行身 體 質 量 指 數（body mass index，BMI）檢查。診斷標準如下：低體質量。BMI ＜18.5 kg/m2；健 康體質 量：18.5 kg/m2≤BMI＜24 kg/m2； 超重：24 kg/m2≤BMI ＜28 kg/m2；肥胖：BMI ≥28 kg/m2。此次檢查結果發現體質量超重患者比例較高，各組中男女比例差異無統計學意義（P＞0.05）。見表2。

表2 篩查患者BMI 分布

2.3 篩查患者具體情況分類

對篩查的糖尿病患者進行具體情況分類，統計數據進行分析，發現患者中空腹血糖＞7.0 mmol/L 的患者占比68.68%，15.33%的患者出現糖尿病視網膜病變。在出現糖尿病視網膜病變患者中，出現嚴重病變患者為11.27%。見表3。

表3 篩查患者中糖尿病患者的情況分類

3 討論

3.1 醫聯體模式下糖尿病視網膜病變篩查背景

糖尿病已成為全球公共衛生的負擔。近年來，隨著糖尿病患病率的增高，DR 患者亦呈正相關增長趨勢。同時隨著生活方式的改變、全球肥胖癥患病率的增加和糖尿病患者的老齡化，估計至2045 年約有1.6 億人會受到 DR 的影響[2]。美國眼科年會（American academy of ophthalmology，AAO）最新指南顯示，全球糖尿病患者中DR 患病率約34.6%，其中具有視力威脅性的DR 占10.2%[9]。DR 已成為目前世界上發展最快速的健康問題之一，是世界范圍內工作年齡 （20 ～ 65 歲）視力損害的主要原因[10]，已成為全球第四大致盲性疾病[11]，嚴重危害患者生活質量。

我國糖尿病患者例數逐年遞增，成年人糖尿病患病率已達12.8%[12]，位居全球首位，已成為全球DM 人數最多、增長最快國家[13-14]，若不加以控制，預測到2045 年將達到1.4 億例[15]。同時由于生活方式、膳食習慣、所獲得的醫療條件及居住環境的差異，各地區糖尿病患者中視網膜病變的患病率有很大差異。流行病學調查顯示，我國約有22.4%～25%的糖尿病患者同時患有DR[16]。同時國人對糖尿病的知曉率和治療意識依舊非常薄弱，這使得我國糖尿病相關并發癥的發病率一直居高不下[17]。DR 是我國人群致盲的主要原因之一[18]。

面對DR 患病率的逐年增加，臨床如何高效、正確進行DR 的早期診斷與治療，仍然存在許多挑戰。多國最新指南/專家共識表明[19-21]，DR 治療原則是在控制相關危險因素的基礎上，對不同類型/時期DR 采取相應治療措施。強調早期對糖尿病患者進行常規眼底檢查，有助于及早發現糖尿病視網膜病變，同時對其早期進行干預控制，對于延緩病情發展、改善DR 患者預后、降低失明率、降低醫療費用具有關鍵性的作用。但是在我國，目前有超過85%的糖尿病患者日常就診于縣級及以下的醫療機構，而DR的診療措施以及適宜的技術卻在三級醫療機構實施。因此，探索一種簡單方便、快捷高效且具有較高社會效益的 DR篩查策略已經成為廣大眼科醫師奮斗的目標。

醫聯體是一種高效整合醫療資源并進行合理分配提高效能的方法，其將一定區域內的不同層級、不同類型的醫療衛生機構的醫療資源進行整合利用，達到醫療資源、信息和技術的共享，促進醫聯體內形成多層級醫療機構間的技術協同管理。在醫療體內對患者進行篩查，向患者提供全面、連續、主動的管理服務，提供科學的健康指導、用藥指導以及人文關懷，以延緩疾病進程、減少并發癥、提高生活質量，降低家庭、社會經濟負擔。所以，在醫聯體模式下進行糖尿病視網膜病變篩查，優化篩查的標準化管理流程，引導患者進行分級診療，可以有效解決患者就醫不及時導致的失明。

3.2 醫聯體模式下糖尿病視網膜病變篩查管理中存在的問題

本次篩查過程中，發現有如下問題。

（1）DR 篩查管理的復雜性：DR 的篩查管理是一項極其復雜的工作，需要多學科協同工作。醫聯體中需要社區醫院、二甲醫院、三甲醫院醫師的有效溝通，尤其是糖尿病專科醫生和眼科醫生，才能推動DR 篩查管理的科學化、效率化、專業化。但實際實施過程中，由于醫療資源的分配、篩查制度的制定、醫療單位甚至醫師個人利益的不同需求等原因往往影響了這種管理的效果。

（2）社區篩查質量的不達標現象嚴重：在常規篩查過程中，發現大量非糖尿病患者，處于個人湊熱鬧、占便宜等因素，謊報自己為糖尿病患者，編制虛假信息進行糖尿病視網膜病變篩查?；鶎俞t院篩查人員未能及時甄別此類人員。結果就導致了篩查成本的增加，基層醫院負擔加重，上級醫院閱片數量增加，統計結果不能提供科學準確的數據。而且在眼底照片拍攝過程中，不能嚴格按照篩查要求拍攝，不注意拍攝裝置、拍攝環境的要求，導致拍攝的眼底圖像質量較差，獲取的眼底圖像存在曝光過度、失焦、模糊、光照不均、對比度低等問題，部分圖像無法識別基本的疾病特點，給篩查診斷帶來較大的困難。

（3）專業眼科醫生的缺乏：我國目前眼科醫生相對于龐大的患者數量而言嚴重不足， 現有的醫療資源在很大程度上無法滿足眼底檢查的需求量，這意味著大量DR 患者將無法盡早地了解到自身視網膜病變情況，導致不能得到及時的診斷和治療，最終無法有效地控制病情進展造成病變進一步惡化甚至失明。

（4）篩查模式和眼科設備的落后：傳統的眼底檢查方法包括直接、間接眼底鏡檢查法等，這些方法費時費力，精確性差，檢查結果為醫生的主觀判斷，可靠性和可重復性差，不適合做篩檢。而我國醫療資源匱乏，基層醫院甚至沒有眼底設備來開展篩查。同時在篩查過程中，主要依賴于經驗較高的眼科專家對彩色視網膜圖像進行評估以確定疾病分期等級，這是一個耗費時力的人工過程。隨著DR 患者人數增多，患病率、致盲率逐年升高，待分析的眼底圖像海量增加。龐大的篩查任務需求下，在實際診斷過程中易出現醫生工作壓力增加、醫師臨床經驗不足、醫療資源不均、誤診率較高等問題，導致越來越多的患者可能會錯過通過早期發現和治療的手段來降低失明風險的最佳時機。

3.3 解決篩查管理中出現問題的建議

解決上述問題，就需要借助科學的手段，有效的規劃。在醫聯體模式下，需要構建一種新的DR 防治篩查體系和服務模式，來有效整合公共衛生和臨床醫療兩大服務體系和資源，對篩查前后患者進行科學化的延續性管理，科學有效地解決DR 患者的問題。

（1）AI 新技術的應用：目前隨著計算機視覺和模式識別技術的不斷發展，醫學圖像處理逐漸廣泛應用于病灶分割、疾病診斷等領域。與人工提取眼底特征的傳統影像學篩查相比，基于深度學習的人工智能篩查糖尿病視網膜病變能清晰地拍攝到視網膜上的軟硬滲出物、出血點、微血管瘤等[22]，能為醫生和患者提供數字化的診斷依據，具有較高的診斷效率和準確率，提高醫師的工作效率、節省疾病篩查時間，成本低，效率高， 能有效解決我國當前糖尿病患者群體龐大、患者生存周期延長、患者前往醫院定期隨訪困難和基層醫院專業眼科人才匱乏的困境，緩解大規模眼底篩查需求下醫療資源不足的問題，在臨床工作中具有很重要的現實意義。人工智能在DR 的篩查和分級診斷方面正逐漸展現出巨大潛力。近年來，多個國家和地區利用互聯網和人工智能技術進行了一系列遠程篩查 DR 的嘗試[23]。我國學者亦在《糖尿病相關眼病防治多學科中國專家共識（2021 年版）》中推薦AI 作為DR 的常見評估工具[24]。

（2）注意篩查前的宣傳和篩查后的管理：篩查和治療可以預防許多糖尿病視網膜病變病例所引起的失明。但是，本研究在篩查糖尿病患者的過程中針對糖尿病并發癥的教育尚有欠缺，需進一步強化提高糖尿病患者對包括糖尿病視網膜病變在內的糖尿病并發癥知曉率；要注意宣傳的目的，通過疾病登記建檔、健康宣教等方式，提高患者的認知程度和自我防治行為，提高篩查和治療的百分比；應采取一些特別的措施，鼓勵對高?；颊咭约霸跈z查中發現患有非增生性視網膜病變的患者，定期進行檢查；最終使得糖尿病視網膜病變的篩查率得到提高，從而減少糖尿病視網膜病變致盲率。

綜上所述，在《“健康中國2030”規劃綱要》大背景下，構建和實施醫聯體模式下糖尿病視網膜病變篩查預防模式，能有效促進患者對疾病的知識掌握程度，提高生活質量。篩查管理過程簡潔易掌握，服務流程方便可復制、可推廣。推進篩查模式的廣泛應用，可以促進DR 管理的信息化、科學化，緩解區域醫療資源的不平衡，解決三級診療過程中出現的問題，值得在實際工作中推廣應用。