目的：评价自动化系统分级程序筛查糖尿病性视网膜病变的有效性。 
   方法：本研究采用的图像来自参加以糖尿病性视网膜病变筛查为基础的社区初级保健不愿透露姓名的随访患者。1067张练习组图片用于改良自动化分级方法，用改良后的软件对采自6722名患者的14406张图片进行分析。参照临床诊断标准分别对手动法及自动法判断糖尿病性视网膜病变有无的灵敏度和特异性进行判定。
   结果：临床确诊患有糖尿病的患者中有8.2%由于拍摄技术上的失误无法获得可用于分级的图片，62.5%无视网膜病变。手动分级发现技术失误或视网膜病变的灵敏度为86.5%（95%可信区间为85.1~87.8）,特异性为95.3%（95%可信区间为94.6~95.9）；自动化分级的灵敏度为90.5%（95%可信区间为89.3~91.6），特异性为67.4%（95%可信区间为66.0~68.8）。手动法和自动法分级对可见视网膜病变或黄斑病变的患者的准确性分别为99.1%和97.9%，对技术失误的判断准确性分别为95.7%和99.8%。 
   结论：糖尿病性视网膜病变自动化分级程序可应用于糖尿病性视网膜病变的筛查。

（编辑：宁夏）

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