兒科醫生應用3nethra neo進行數字視網膜成像篩查ROP的診斷準確性：述評與展望
《Indian Journal of Pediatrics》：Diagnostic Accuracy of Pediatrician-performed Digital Retinal Imaging with 3nethra neo for ROP Screening: Correspondence
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時間：2025年12月05日
來源：Indian Journal of Pediatrics 2
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本刊推薦：為解決資源受限地區ROP篩查困境，Garg等開展兒科醫生應用3nethra neo進行數字視網膜成像的診斷準確性研究。結果顯示其對需治療ROP具有高診斷準確性（靈敏度100%，特異度99.1%），為建立非眼科醫生主導的篩查模式提供了關鍵證據，對提升全球早產兒視網膜病變篩查覆蓋率意義重大。
在全球范圍內，早產兒視網膜病變（Retinopathy of Prematurity, ROP）仍然是兒童可預防性失明的主要原因之一。尤其在醫療資源分布不均的地區，專業的眼科醫生數量有限，難以滿足日益增長的ROP篩查需求，導致許多早產兒錯失早期診斷和干預的黃金窗口。傳統的篩查金標準——雙目間接檢眼鏡（Binocular Indirect Ophthalmoscopy, BIO）檢查，高度依賴眼科醫生的專業技能和經驗，這種人才瓶頸在廣大農村和發展中地區顯得尤為突出。因此，探索一種由非眼科醫生（如兒科醫生）操作、基于便攜式數字視網膜成像設備的篩查模式，成為打破這一僵局的關鍵突破口。
近期發表在《Indian Journal of Pediatrics》上的一項研究，由Garg等人完成，為這一創新模式提供了重要的實證支持。該研究聚焦于評估兒科醫生使用3nethra neo數字視網膜成像設備進行ROP篩查的診斷準確性，其研究成果有望為重塑全球ROP篩查格局注入強勁動力。
為了科學地回答上述問題，Garg等人的研究采用了嚴謹的設計。研究的關鍵技術方法主要包括：首先，構建了明確的受試者隊列，即符合ROP篩查標準的早產兒群體。其次，采用了診斷準確性研究的經典范式，將待評估的索引測試（即由培訓后的兒科醫生使用3nethra neo設備進行視網膜成像及初步判讀）與參考標準（即由經驗豐富的眼科醫生進行的BIO檢查）進行盲法對比。核心評估指標包括靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值等，重點關注了對“任何ROP”和“需治療ROP”的識別能力。
研究結果顯示，兒科醫生使用3nethra neo進行篩查，對于識別“需治療ROP”展現出極高的診斷效能，靈敏度達到100%，特異度為99.1%。這意味著所有需要緊急干預的嚴重ROP病例均被成功檢出，同時最大限度地避免了不必要的轉診和焦慮。然而，對于識別“任何ROP”（包括輕度、自限性病變），其靈敏度相對較低，存在12.1%的假陰性率，盡管這些被漏診的病例均為輕度且未出現進展。另一方面，研究也報告了11.2%的假陽性率，這引發了關于其成因的深入思考：究竟是索引測試的判斷失誤，還是由于BIO在觀察視網膜周邊部病變時存在局限性所致？
該研究證實了由兒科醫生主導的便攜式成像篩查模式在技術上的可行性。更重要的是，研究者前瞻性地指出了與人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術整合的巨大潛力。近年來，基于深度學習（Deep Learning）的機器學習模型在自動化ROP檢測和視網膜圖像質量評估方面取得了顯著進展。將AI作為決策支持工具集成到篩查流程中，有望進一步提升判讀的標準化程度，減少不同觀察者之間的變異，從而可能降低上述的假陰性和假陽性率，使這一篩查模式更加精準和高效。
Garg等人的研究提供了強有力的證據，表明在嚴格的培訓和質控體系下，由兒科醫生使用3nethra neo等便攜式數字視網膜成像設備進行ROP篩查，對于檢測威脅視力的“需治療ROP”是安全、有效且可靠的。這一模式成功地繞過了對稀缺眼科醫生資源的絕對依賴，為在資源受限環境中大規模推廣ROP篩查、挽救早產兒視力開辟了一條切實可行的路徑。
當然，該研究也揭示了一些需要在未來實踐中持續優化的問題，例如如何通過強化培訓和質控來進一步提高對“任何ROP”檢測的靈敏度，以及如何合理解讀和降低假陽性率。對篩查過程中嬰兒的舒適度、檢查效率等患者中心和運營指標的評估，也將是全面衡量該模型實用性的重要方面。
綜上所述，這項研究不僅驗證了一種創新篩查策略的效能，更點燃了在全球范圍內更公平地普及ROP篩查的希望。將便攜式成像設備、培訓后的非眼科醫生以及前沿的AI輔助診斷系統相結合，構建一個高效、可及、高質量的ROP篩查網絡，或許是實現“一個都不掉隊”的兒童眼健康目標的未來方向。
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