眼底彩照是糖尿病视网膜病变筛查中成本最低的入口，但分级一致性受拍摄质量与阅片经验影响较大。医疗AI实验室本阶段的工作把任务拆成两步：先判断图像是否可判读，再在可判读图像上完成病灶定位与分级。
进展：
· 可判读性质控：以视盘完整性、黄斑区清晰度、曝光均匀度三类信号作为判据，在内部回顾集上对“不可判读”图像的识别召回率约为0.93，用于减少无意义的转诊与重复拍摄；
· 分级与阈值：在五级分类之外，额外输出“疑似需转诊”的二分类结果，阈值按筛查场景可调，默认倾向保证敏感度，接受一定比例的假阳性。
下一步计划是把模型输出与随访周期绑定，尝试用病灶进展速度而非单次分级来提示复查间隔，并补充不同厂商相机之间的域适应验证。
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