FOCUS 串联 3D OCT 全流程诊断，四中心外部验证 F1 为 90.22%—95.24%

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-20T04:40:00+08:00 · 更新 2026-08-20T04:40:29+08:00

核心结论

npj Digital Medicine 8 月 19 日发布 FOCUS，把 OCT 质量控制、异常检测、多病种分类及二维切片到三维患者级聚合串成端到端流程。系统在 3,300 人上开发，并于四中心 1,345 人外部验证，F1 为 90.22%—95.24%。结果来自已有数据，尚不能等同于前瞻性无人眼科或真实转诊结局。

npj Digital Medicine 8 月 19 日发表视网膜 OCT 端到端诊断框架 FOCUS。临床 OCT 是由大量二维切片组成的三维体数据，既要先排除低质量扫描，又要识别异常并在患者层面归纳多种疾病。许多既有模型只处理单张切片或单一任务，需要人工在质量控制、切片筛选和最终诊断间拼接流程，因而难以判断算法在完整工作链中的实际表现。

FOCUS 先用 EfficientNetV2-S 判断图像质量，再用微调的视觉基础模型完成异常检测和多病种分类，并以自适应聚合把二维切片预测合成为三维患者级结果。团队在 3,300 名患者、40,672 张切片上训练和测试，又在四个不同层级中心、1,345 名患者和 18,498 张切片上外部验证，覆盖不同 OCT 设备。

内部评估中，质量控制、异常检测和患者级诊断的 F1 分别为 99.01%、97.46% 和 94.39%；外部中心 F1 介于 90.22%—95.24%。在人机比较中，系统在异常检测上的 F1 为 95.47%，专家为 90.91%；多病种诊断分别为 93.49% 和 91.35%。这些结果说明统一三维聚合可以减少切片级模型与患者级决策之间的信息断层，也为基层筛查和远程眼科的队列分流提供技术路线。

不过，这仍是已有数据上的模型开发与外部验证，不是前瞻性“无人眼科”试验。F1 受疾病谱、阳性率、参考标签和排除标准影响；与专家的比较也不能替代医生在病史、眼底照相和随访中的综合判断。论文尚需回答误诊类别、罕见病覆盖、设备漂移、真实吞吐量和责任归属。下一步应在连续入组队列中测试转诊率、漏诊、等待时间与患者结局，并公开亚组和校准表现。

来源： npj Digital Medicine 原始论文

信息来源

• npj Digital Medicine 原始论文

可信度说明

来源为 npj Digital Medicine 同行评议论文，可核验 3,300 人开发集、四中心 1,345 人外部验证及各项 F1。研究仍是既有数据评估；标签质量、疾病谱、设备漂移、连续入组、前瞻转诊效果和患者结局尚未验证，不能写成无人眼科已可部署。

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