糖尿病视网膜病变
糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的微血管并发症之一，也是劳动年龄人群主要的致盲性眼病。其发病机制主要涉及长期高血糖引起的多元醇通路激活、晚期糖基化终末产物堆积、氧化应激及炎症反应，导致视网膜毛细血管周细胞丢失、基底膜增厚、血-视网膜屏障破坏。VEGF等促血管生成因子过度表达进一步诱发新生血管形成。临床上早期为非增殖期，表现为微动脉瘤、点片状出血、硬性渗出及棉绒斑；进展至增殖期后出现视盘或视网膜新生血管、玻璃体积血甚至牵拉性视网膜脱离，严重者可致失明。诊疗上强调全身代谢控制联合眼科规范化筛查，增殖期病变依赖全视网膜光凝或抗VEGF药物眼内注射，重症需玻璃体切割手术。目前人工智能辅助眼底影像分析在社区筛查中的应用显著提升了早期识别率，为疾病管理带来新方向。
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表4：机器学习在大型人群研究中识别可转诊糖尿病视网膜病变的实用性
基于东莞眼病研究1,418名糖尿病患者数据，利用10个非眼部指标通过多种机器学习算法检测可转诊糖尿病视网膜病变。
上海AI青少年大赛（高中组决赛-测试集）
包含5000张眼底图片，用于测试糖尿病性视网膜病变识别分类模型。
不同收入地区糖尿病视网膜病变筛查服务障碍和促进因素的系统综述
不同收入地区糖尿病视网膜病变筛查服务障碍与促进因素的系统综述，基于文献文本分析。
远程视网膜筛查项目对糖尿病视网膜病变筛查依从率影响的复制数据
提供远程视网膜筛查对糖尿病视网膜病变筛查依从率影响的准实验研究复制数据，含模拟数据和分析代码。
Protocol H 概念验证分析
基于DRCR.net H方案数据的糖尿病黄斑水肿抗VEGF治疗间隔优化分析临床表格数据集。
mBRSET
包含1291名糖尿病患者5164张便携式相机拍摄的视网膜眼底图像，用于糖尿病视网膜病变计算机视觉模型开发与验证。
三种手持式眼底相机照片等级的可重复性
三种手持式眼底相机照片分级可重复性评估数据集
糖尿病视网膜病变预测模型性能数据集
包含3000名糖尿病患者的临床和生化数据，用于开发预测糖尿病视网膜病变的机器学习模型。
AI辅助糖尿病视网膜病变筛查患者接受度问卷可行性研究数据
丹麦基层医疗机构2型糖尿病患者对AI辅助糖尿病视网膜病变筛查接受度的问卷调查数据，用于评估可行性及相关因素。
数据表1：使用人工智能改善糖尿病视网膜病变筛查
西班牙纳瓦拉大学附属医院利用NaIA-RD AI工具进行糖尿病视网膜病变筛查的前后对照研究数据表，包含近4.3万患者筛查结果。
使用IDRiD数据集的不同分类器性能评估
基于IDRiD视网膜图像数据库，对不同分类器在糖尿病视网膜病变诊断中的性能进行评估。
原始浓度数据 - 血糖控制良好的糖尿病患者的糖尿病视网膜病变血清代谢组学特征
糖尿病视网膜病变患者血清代谢组学原始浓度数据，包含42例血糖控制良好的糖尿病患者（21例DR vs 21例对照）的LC-MS分析结果。
