眼底彩照是糖网筛查的主要入口，但真实场景中约一成至两成图像存在模糊、曝光不足或瞳孔遮挡，直接送入分级模型会显著推高假阳性。我们把链路拆成两级：前置质控模型判断图像可用性，不可用即回退重拍或转人工；可用图像再进入分级模型，输出无DR、轻中重及增殖期倾向。
进展方面，在内部回顾集（约1.2万张，混合三甲与社区来源）上，质控门把不可用图像的误判率压到3%以下；分级模型对转诊级糖网（中重度及以上）的敏感度约92%、特异度约88%。阈值按筛查场景偏向高敏感一侧，宁可多转诊，减少漏诊。
要点：
- 进展：完成“质控—分级”两级串联，并接入血糖、病程等结构化字段做轻量特征融合。
- 下一步：启动前瞻性多中心验证，重点评估与眼科医师读片的一致性（加权kappa）及不同相机厂商间的性能漂移，同时为分级不确定样本建立“转人工”出口。
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