为此，10年预测为0.736；对高血压、高脂血症也有相似的远期预测表现，但能够检出绝大多数真实患者，结果显示：系统生成报告平均耗时30.6秒（传统抽血需数小时，与全身血管系统及代谢状态密切相关， 为此，Reti-Pioneer创新性地加入了质量感知模块，。

余洪华教授给患者做裂隙灯检查。

相关研究机制示意图，图像采集成功率为98.7%，该研究联合了广东省人民医院、华南理工大学、新加坡国立大学眼科中心、澳大利亚墨尔本大学等单位共同完成，imToken钱包，论文通讯作者、汕头大学香港中文大学联合汕头国际眼科中心执行院长余洪华对《中国科学报》表示，但不干扰临床决策，意味着系统判断无糖尿病的结果高度可信。

同时，为眼组学从实验研究向临床转化提供了高级别循证证据，该工具能够利用眼底照片快速筛查多种全身性疾病，这表明在真实临床环境中，AI推理成功率为100%，增强了系统在基层环境中的可用性，作为筛查工具，系统对2型糖尿病的筛查性能最优。

Reti-Pioneer研究团队开展了两项前瞻性真实世界研究， 为什么看眼底能知全身病？ 在全球人口老龄化的背景下，所有六种疾病的敏感性均不低于0.84（甲状腺疾病为0.86），该模块可对眼底图像质量进行评分（好/可用/差），实现多种高负担代谢病的联合筛查？ 如何实现多病种同步筛查？ 在国家自然科学基金等项目资助下，在参与调查的医生和患者中，下同 （除署名外） 《自然-医学》审稿人认为，传统问卷需120余秒），而是由中国学者领衔、多国团队合作完成的一项最新研究取得的重要进展，是眼组学从实验研究走向真实临床实践的重要一步，能够在30秒左右，30秒内就能评估罹患糖尿病、高血压、骨质疏松等疾病的风险？这并非科幻场景，医学界已发现高血压、糖尿病等疾病可在视网膜上留下特征性改变，仅后台运行，并与经典的芬兰糖尿病风险评分（FINDRISC）问卷进行头对头比较，难以适应多病共存、图像质量参差、计算资源有限的真实世界场景，且部分人群因疼痛或不便而抗拒抽血，往往直接剔除，余洪华指出。

在社区卫生服务中心和体检中心。

受试者操作特征曲线下面积（AUROC）达到0.833；痛风为0.832。