目的：1、分析基于医院的多中心糖尿病视网膜病变（Diabeticretinopathy，DR）筛查的中国糖尿病人群DR、威胁视力的糖尿病视网膜病变（Sightthreateningdiabeticretinopathy，STDR）患病率、危险因素；2、开发和验证基于深度学习算法（Deeplearningalgorithms，DLA）的自动检测眼底彩照是否有需转诊的糖尿病视网膜病变(Referablediabeticretinopathy，RDR)，检测频域光学相干断层扫描（Spectral-domainopticalcoherencetomography，SD-OCT）是否有糖尿病黄斑水肿（Diabeticmacularedema，DME）的双模自动分级平台（Automatedgradingplatform，AGP），探讨采用人工智能进行大规模DR筛查的可行性和科学性。
　　方法：1、收集整理2014年4月至2016年7月全国八家医院的DR筛查中心的16305例糖尿病患者资料，进行描述性和分析性统计，报道中国糖尿病患者的DR患病率、危险因素；2、收集整理多个DR筛查中心糖尿病患者的病例资料和眼底彩照，SDOCT数据集；采用DR英国分期标准，人工标注51618张眼底彩照的眼别、图像质量、DR分级，人工标注9315眼的SDOCT是否存在DME；将标注数据集用于DLA的训练、验证，开发用于自动检测眼底彩照是否有RDR的DLA(DLA-RDR)，检测SD-OCT中是否有DME的DLA(DLA-DME)，并部署至AGP。
　　结果：基于医院的多中心DR筛查的DR和STDR的年龄-性别标准化患病率分别为27.90%和12.63%。其中，背景期DR(R1)、增殖前期DR(R2)、增殖期DR(R3)和黄斑病变(M1)的年龄-性别标准化患病率分别为22.10%、3.77%、2.08%和11.24%；八家医院的DR年龄-性别标准化患病率从23.05%到47.17%不等，STDR的年龄-性别标准化患病率从8.45%到28.56%不等。二元Logistic回归分析显示糖尿病病程长(Oddratio(OR)1.093)，糖化血红蛋白高(OR,1.115)，空腹血糖高(OR1.074)，收缩压增高(OR1.014)，心率快(OR1.010)，低密度脂蛋白增高(OR,1.149)，血尿素氮增高(OR,1.012)和血清肌酐水平升高(OR,1.003)是DR的危险因素。外部数据集验证结果显示DLA-RDR判断眼底彩照是否有RDR的结果分别为：Messidor2数据集：接收者工作特征曲线下面积（Areaunderreceiveroperatingcharacteristiccurve，AUC）为0.987，灵敏度为93.51%，特异度为99.03%；IDRiD数据集：AUC为0.993，灵敏度为97.43%，特异度为96.88%；来自柳州的外部数据集：AUC为0.984，灵敏度为95.55%，特异度为97.45。外部数据集验证结果显示DLA-DME判别SDOCT中是否有DME的AUC为0.992，灵敏度为96.32%特异度为97.43%。
　　结论：中国大约有三分之一的糖尿病患者患有DR，超过10%的糖尿病患者有STDR。中国糖尿病患者DR、STDR的危险因素与发达国家相似。采用人工智能检测RDR和DME的灵敏度和特异度高，大规模DR筛查引入双模人工智能进行辅助可能是一种趋势。