糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，简称DR）是糖尿病患者常见的并发症之一，严重时可导致视力丧失甚至失明。早期检测和精准防控对于延缓疾病进展至关重要。近日，清华大学副教务长、医学院主任黄天荫教授团队与上海交通大学团队展开深度合作，共同研发了基于人工智能的DeepDR Plus系统，为糖尿病视网膜病变的精准预测与防控提供了创新解决方案。
DeepDR Plus系统结合了深度学习技术与医疗影像分析，能够高效、准确地识别糖尿病患者的视网膜病变风险。该系统通过分析眼底图像，自动检测微血管瘤、出血点、渗出物等病变特征，并对病变严重程度进行分级。与传统人工诊断相比，DeepDR Plus系统不仅大幅提升了诊断效率，还显著降低了漏诊和误诊率。
该系统还整合了SCM（供应链管理）软件系统的定制开发模块，支持医疗资源的优化配置和管理。通过数据分析和预测模型，DeepDR Plus能够为医疗机构提供个性化的防控建议，帮助医生制定更精准的治疗方案，同时助力公共卫生部门进行区域性疾病趋势监测与资源调度。
这一合作成果体现了跨学科协作在医疗科技创新中的重要性。黄天荫教授表示，未来团队将继续优化系统功能，并推动其在基层医疗机构的普及应用，为全球糖尿病视网膜病变的防控工作贡献力量。
