RETFound Plus：基于时间序列的眼底疾病预测模型
摘要
现有视网膜基础模型（FMs）在横断面分类和检测中表现出色，但在疾病发生和发展预测方面效果有限。本研究提出了一种新的基于彩色眼底照片（CFP）的基础模型RETFound Plus，通过时间建模训练了1,304,292张眼底照片，涉及304,345名参与者多次随访的数据。与RETFound相比，RETFound Plus在系统性疾病（如中风、心肌梗死、糖尿病和高血压）的校准和5年风险预测上提高了4-10%的c指数，在眼部疾病（如糖尿病视网膜病变和青光眼）上提高了3-7%的c指数，并且在系统性疾病的风险分层上表现更优。这些结果在英国、美国、新加坡、香港和丹麦的多区域、多民族数据集中得到了一致验证。
信息来源： PubMed Ophthalmology 发布于 2026年3月14日
要点速览
- RETFound Plus通过时间建模训练了1,304,292张眼底照片，涉及304,345名参与者多次随访的数据。
- RETFound Plus在系统性疾病和眼部疾病的5年风险预测上分别提高了4-10%和3-7%的c指数。
- 该模型在英国、美国、新加坡、香港和丹麦的多区域、多民族数据集中得到了一致验证。
本站解读
随着人工智能在眼科领域的应用不断深入，基础模型（FMs）已成为推动医疗AI发展的关键力量。然而，现有的视网膜基础模型在疾病进展预测方面的局限性逐渐显现，这促使研究人员开发出更加先进的模型。RETFound Plus的出现，标志着从静态图像分析向动态时间序列建模的重要转变。
在商业格局上，这种技术进步可能会引发新一轮的竞争。国际上，各大医疗机构和科技公司纷纷布局AI医疗领域，试图通过技术创新建立自己的护城河。RETFound Plus的成功，无疑将吸引更多资源投入到类似的研究中，从而加速整个行业的技术迭代。国内企业虽然起步较晚，但凭借庞大的患者数据和政策支持，有望在未来几年内迎头赶上。值得注意的是，尽管RETFound Plus在多个外部数据集上表现优异，但其在中国人群中的适用性和推广仍需进一步验证。
从研发管线来看，国内外的研究机构都在积极推进基于时间序列的AI模型。国外已有多个项目进入临床试验阶段，而国内的相关研究也在紧锣密鼓地进行中。后续需要密切留意的是，这些模型在实际临床应用中的表现，以及它们能否真正改善患者的预后和生活质量。此外，随着更多高质量数据的积累和技术的不断优化，未来的模型可能会在更多维度上实现突破，为中国眼科行业带来更大的变革。
常见问题
这个新模型能帮助医生更好地预测哪些疾病？
RETFound Plus能够提高对系统性疾病（如中风、心肌梗死、糖尿病和高血压）和眼部疾病（如糖尿病视网膜病变和青光眼）的5年风险预测准确性。
这个模型在中国的应用前景如何？
尽管RETFound Plus在多个国家的数据集中表现良好，但其在中国人群中的适用性和推广仍需进一步验证。如有疑虑可咨询眼科医生。
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