潘赛1, 陈小鸟2, 刘芳1, 王倩1, 蔡广研1, 董哲毅11解放军总医院第一医学中心肾脏病医学部，肾脏疾病全国重点实验室，国家慢性肾病临床医学研究中心，重症肾脏疾病器械与中西医药物研发北京市重点实验室、数智中医泛血管疾病防治北京市重点实验室、国家中医药管理局高水平中医药重点学科2中国人民解放军总医院眼科

糖尿病肾病（DN）是全球终末期肾病的主要病因。早期诊断与预后预测对延缓DN进展至关重要。尽管肾活检有效，但其为有创性、成本高而且偏远地区可及性差。DN与糖尿病视网膜病变（DR）同为糖尿病微血管并发症，而视网膜微血管是体内唯一可直接观察的微血管。本研究旨在整合视网膜血管几何参数混合效应与临床特征，构建DN无创诊断及预后预测模型。

收集2型糖尿病合并慢性肾病患者的眼底图像、临床特征、肾活检诊断及随访数据。采用无监督学习与ResNet神经网络分割并计算视网膜血管几何参数。通过加权分位数回归（WQS）、LASSO回归及COX单因素回归评估视网膜血管几何参数的混合效应并筛选相关临床特征，最终利用Logistic回归与COX-RF模型进行诊断和预后预测模型构建。

本研究构建了包含397例多中心患者的多模态数据库。首先，我们基于无监督学习联合ResNet神经网络实现了视网膜微血管的有效分割。随后，我们利用视网膜血管几何参数混合效应参数（WQS-diagnosis）及7项临床特征构建DN诊断模型。其中Logistic模型诊断效能最优，测试集AUC达0.98，准确率0.92，精确率0.92，召回率0.85，F1分数0.88。该模型性能显著优于仅用临床特征（AUC：0.93）及两项视网膜血管几何参数联合临床特征构建的诊断模型（AUC:0.94）。此外，我们在多中心验证集上验证了Logistic模型的性能，其准确率0.91，精确率0.90，召回率0.90，F1分数0.90，AUC 0.95。同时，基于视网膜血管几何参数构建预后混合效应参数（WQS-prognosis），其中COX-RF模型预后预测效能最佳（AUC 0.88）。

本研究首次构建了融合视网膜血管几何参数混合效应（WQS）与临床特征的无创智能诊断及预后预测模型，显著提升了DN早期诊断与预后预测的准确性。此外，本研究确定的视网膜血管混合效应参数可作为DN诊断及预后的重要生物标志物。该研究结果减少了对肾穿刺活检的依赖，从而降低了患者风险及医疗成本，同时为偏远地区提供了可行的诊断手段，显著改善DN患者的早期干预与管理。

●解放军总医院第一医学中心肾脏病医学部 ●肾脏病科副主任，副主任医师，副教授，硕士生导师，专业方向糖尿病肾病。●担任中国老年保健医学研究会肾病防治分会副主委，医师协会青委，北京市科委评审专家，中食智库专家，STAR指南优秀评级专家。●肾脏病医学部在学术委员会主任陈香美院士和学部主任蔡广研教授的带领下，成为集内科学（肾病）国家重点学科、肾脏疾病全国重点实验室、国家慢性肾病临床医学研究中心、国家临床重点专科（肾病科）、国家肾病学专业医疗质量管理与控制中心“五位一体”的国际一流、国内领先的学科和肾脏病医、教、研基地。