引言与背景
年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration，AMD）是高收入国家老年人不可逆性中心视力丧失的首要原因，也是全球范围内快速增长的公共卫生挑战。及早识别AMD，尤其是具有致盲风险的脉络膜新生血管型（湿性）和地理性萎缩（geographic atrophy，GA），有助于及时转诊和管理，从而尽可能保留视力。将人工智能（artificial intelligence，AI）筛查模型应用于视网膜图像，在基层医疗、社区筛查和远程眼科等非专科场景中显示出检测未诊断眼病的大规模应用潜力。然而，可靠的算法开发与比较，需要一种一致、可重复的参考标准来对训练和验证所用图像进行标注。
2026年4月，由视网膜专科医师、普通眼科医师、影像学专家及AI专家组成的多学科专家组发表了一项经修改的Delphi共识，提出了用于AMD图像标注的参考标准，适用于筛查算法的验证（Domalpally et al., Ophthalmology 2026）。该指南旨在统一AI验证中图像的标注与解读方式，而非替代患者管理的临床实践指南。
为何这一共识具有现实意义
– 视网膜疾病AI工具迅速增多，因此需要一致、透明的验证流程，以确保安全性、泛化能力及监管准备度。
– 以往的分级量表和分类体系（如AREDS严重程度分级、Beckman分类）多用于临床试验或流行病学研究，并且对成像方式的依赖程度不一（彩色眼底照相 vs 多模态影像）。
– 临床视网膜影像技术的进步，尤其是频域OCT（optical coherence tomography，OCT），提高了对AMD关键特征的检出能力，也改变了基于图像的AI“金标准”应如何建立。该共识正是为填补这一空白而提出。
新指南要点
2026年Delphi共识（Domalpally et al.）的主要结论
– 一级参考标准：推荐将Beckman AMD临床分类作为用于筛查算法验证的图像标注首选（一级）参考量表（中位评分8；达成一致）。
– OCT至关重要：使用OCT识别AMD核心特征（玻璃膜疣、地理性萎缩、脉络膜新生血管）获得了强共识（中位评分8.5–9）。在可获得时，应纳入OCT以确认结构异常。
– 色素改变：将彩色影像上的色素改变作为标注特征的做法未达完全共识（中位评分7.5；不确定），反映出不同成像方式下可靠性差异及判读者间变异。
– 筛查年龄阈值：专家组未就单一、通用的筛查年龄下限达成共识（中位评分8；不确定），反映出人群风险与项目目标存在差异。
– 转诊阈值：对于实际转诊阈值，专家组达成了强一致意见——符合脉络膜新生血管性AMD的发现应紧急转诊，而GA和中期AMD则可非紧急转诊（中位评分9；达成一致）。
主要意义
– 对AI开发者和评估者而言，采用Beckman分级、并由多模态证据（OCT ± 眼底自发荧光和彩色眼底照相）相互印证的数据集，应作为优先验证基准。
– 筛查研究应明确记录所使用的成像方式、判读者培训及裁定流程，以及所采用的参考层级（例如Beckman一级）。
更新后的建议与较既往方法的主要变化
与早期分类体系和常规做法相比，有哪些变化？
– Beckman上升为一级参考：尽管许多既往研究在流行病学与临床试验中采用基于AREDS的严重程度分级，专家组仍认可Beckman临床分类作为基于图像的筛查验证的务实首选标准。Beckman系统提供了临床意义明确的类别（无AMD、早期AMD、中期AMD、晚期非渗出型［GA］、晚期渗出型［脉络膜新生血管型］）。（Ferris et al., Ophthalmology 2013）
– 正式纳入OCT：早期参考标准往往主要依赖彩色眼底照相。2026年共识将OCT正式提升为筛查验证参考标准的关键组成部分，原因在于OCT对视网膜下/视网膜内液、玻璃膜疣形态及萎缩改变的敏感性更高。
– 明确区分验证标注与临床实践指南：该共识强调，参考标准用于AI评估的图像标注，并不代表患者护理的实施指令——这一点对监管机构和临床采用者尤为重要。
表：高级别对比（以往常见做法 vs 2026年共识）
– 参考标注所用方式：仅彩色眼底照相 → 首选Beckman + OCT的多模态参考
– 主要分类系统：AREDS/各异 → Beckman临床分类（一级）
– 色素改变的作用：通常纳入 → 可靠性不确定；未达成将其作为一级特征的共识
– 标签中是否嵌入转诊建议：不一致 → 共识：脉络膜新生血管性AMD需紧急转诊；GA/中期AMD需非紧急转诊
按专题的建议
以下将主要领域建议提炼为便于开发者、临床医生和研究者执行的要点。
1）参考分级框架
– 一级参考：在为筛查算法验证标注图像时，应采用Beckman临床分类。Beckman类别包括：无AMD、早期AMD、中期AMD、晚期AMD——其中晚期AMD进一步分为地理性萎缩（GA）和脉络膜新生血管性AMD。
– 如需更细颗粒度（例如用于预后模型），应记录各特征如何映射至Beckman类别，并确保由不同判读者进行裁定。
2）成像方式与证据层级
– 参考标注的核心方式：在可获得时，应使用OCT联合彩色眼底照相（color fundus photography，CFP）。眼底自发荧光（fundus autofluorescence，FAF）可辅助萎缩检出，在可获得时亦应使用。
– OCT用于确认疑似脉络膜新生血管性AMD（视网膜内/视网膜下液、色素上皮脱离伴SRF），更准确表征玻璃膜疣和网状假性玻璃膜疣，并识别萎缩（必要时可采用OCT上的CAM定义）。
– 在资源有限、无法获取OCT的情况下，基于CFP的Beckman标注仍可接受，但应注明其为较低层级参考，且开发者必须说明不确定性增加。
3）关键影像特征与标注实践
– 玻璃膜疣：应记录大小（小、中、大）及融合情况；将CFP表现与OCT对应，以识别视网膜下玻璃膜疣沉积（reticular pseudodrusen，假性玻璃膜疣）。
– 假性玻璃膜疣（reticular pseudodrusen）：在条件允许时，应通过OCT或近红外成像予以确认；此类病灶具有预后意义，若能可靠识别，应单独记录。
– 色素改变：由于判读者变异及成像局限（CFP vs OCT/FAF），色素改变并未被要求作为一级核心标签。如使用，应明确定义判定标准并报告判读者间一致性。
– 地理性萎缩（GA）：应使用结构性OCT标准和/或FAF模式；在可获得时，可采用CAM工作组对基于OCT萎缩的共识定义。（Sadda et al., Ophthalmology 2018）
– 脉络膜新生血管性AMD（nAMD）：应以OCT确认的视网膜下/视网膜内液或OCT提示的活动性新生血管为依据进行标注。仅凭CFP不足以高置信度标注nAMD。
4）转诊阈值与建议措施
– 紧急转诊：符合脉络膜新生血管性AMD的发现（OCT可见液体，CFP新发出血伴急性视力变化）→ 紧急转诊视网膜专科进行评估并可能治疗。
– 非紧急转诊：中期AMD（大型玻璃膜疣或显著的中期表现）以及无活动性渗出的GA → 常规视网膜专科转诊/随访及健康宣教。
– 无AMD或早期AMD：建议常规监测、危险因素管理（如戒烟、健康饮食），并在适当情况下依据临床指南考虑AREDS/AREDS2补充剂。
5）筛查年龄与目标人群
– 未就单一年龄下限达成共识。各项目应依据本地流行病学、资源能力及项目目标确定筛查起始年龄。许多项目优先覆盖≥50–55岁的成年人，因为该年龄段AMD患病率较高，但该年龄范围具有灵活性。
6）判读者资质与裁定
– 用于参考标注的图像，应尽可能由接受专科培训的视网膜医师判读；如使用经培训的眼科图像判读者，则对不确定病例应由视网膜医师裁定。
– 应记录判读者培训、共识流程、判读者间一致性指标及仲裁程序。
7）数据集报告与基准比较
– 验证研究应透明报告：所用成像方式、分类系统（Beckman一级或替代方案）、判读者资质、判读者间可靠性、AMD各类别患病比例，以及与标签相关联的转诊阈值。
– 鼓励公开可获取、标注充分且符合这些共识标准的参考数据集，以提高不同算法之间的可比性。
专家点评与洞见
专家组构成与观点
– 该Delphi专家组涵盖了广泛的专业背景——视网膜亚专科医师、眼科医师、AI研究人员及影像学专家。这种多学科构成强化了建议体系，但也反映出理想参考标准（多模态影像）与现实约束（OCT可及性有限）之间的实际张力。
共识、争议与灰色地带
– 强共识：Beckman作为主要参考框架，以及OCT在确认晚期AMD亚型中的核心地位。
– 持续争议的领域：色素改变作为可靠标签的作用；普适性筛查年龄；以及如何处理缺乏OCT的低资源地区数据集。专家组认可公平性问题，并建议在必须使用较低层级参考时保持透明。
监管与临床实践意义
– 该共识有意区别于临床实践指南，但对于评估AI筛查方案的监管机构和支付方仍具有高度相关性。一致的参考标准可减少性能声明中的歧义，并使不同算法之间能够进行“同类比较”。
– 开发者不应将AI工具的筛查阳性与确定诊断混为一谈——标签仅用于筛查与分诊。临床流程必须确保由眼科专业人员进行确认性评估。
专家强调的未来需求
– 使用该共识参考标准对AI工具进行外部、前瞻性验证；纳入多样化人群以确保泛化能力；建立采用多模态标注的公开参考数据集；以及开展有关其整合入基层医疗路径和远程眼科的实施研究。
实践意义
对AI开发者
– 在条件允许时，优先使用Beckman定义的标签作为主要验证集，并纳入OCT确认的晚期AMD亚型真实标签。应清楚报告成像方式构成、判读者资质及判读者间一致性。
对临床医生和卫生系统
– 未来AI筛查结果预计将以Beckman + OCT参考标准进行基准比较。实施AI筛查时，应建立对疑似nAMD的紧急转诊路径，以及对中期AMD和GA的咨询/随访路径。
对监管机构和支付方
– 该共识为评估AMD筛查算法的有效性提供了一个实用、具有专家背书的框架。医疗系统应要求透明报告所用参考标准，以及按成像方式和患者亚组分层的性能结果。
患者案例（示例）
James Parker先生，67岁，参加一场社区健康博览会，活动中的视网膜影像筛查项目使用了按Beckman + OCT共识标准验证的AI工具。AI将其右眼标记为“脉络膜新生血管性AMD高概率”。经加急转诊后，OCT证实存在视网膜下液，视网膜专科医生在同一周启动了抗VEGF治疗。结果：视力得以稳定。该情景说明，将经验证的AI筛查与明确的转诊阈值（nAMD需紧急转诊）相结合，可缩短治疗时间。
结论与下一步
2026年Delphi共识为统一基于AI的AMD筛查算法图像标注方式提供了重要而务实的一步。通过认可Beckman分类作为主要参考标准，并将OCT提升为确认晚期AMD亚型的核心成像方式，该指南提高了不同研究与产品之间的清晰度和可比性。然而，该共识也承认了若干重要不确定性——尤其是色素改变及普适年龄筛查阈值——并强调透明性及分级证据报告。
未来工作的重点包括：建立并共享符合该标准、具有多模态且人群多样性的参考数据集；在真实世界环境中前瞻性验证AI筛查工具；在缺乏OCT的地区解决公平性和可及性问题；以及填补有关AI辅助筛查如何影响长期视力结局的证据空白。
参考文献
– Domalpally A, Chew EY, Eydelman MB, Keenan TDL, Keane PA, Lee AY, Lee CS, Lad EM, Lim JI, Lowenstein A, Schmidt-Erfurth U, Abramoff MD, Collaborative Community for Ophthalmic Imaging Executive Committee and the Working Group for Artificial Intelligence in Age-related Macular Degeneration. Reference Standard for Validation of Age-Related Macular Degeneration Screening Algorithms. Ophthalmology. 2026 Apr 17;133(7):865-873. PMID: 41999903. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41999903/
– Ferris FL 3rd, Wilkinson CP, Bird A, Chakravarthy U, Chew E, Csaky K, Sadda SR; Beckman Initiative for Macular Research Classification Committee. Clinical classification of age-related macular degeneration. Ophthalmology. 2013 Apr;120(4):844-851. doi:10.1016/j.ophtha.2012.10.036.
– Sadda SR, Guymer R, Holz FG, et al.; CAM Consensus Working Group. Consensus definition for atrophy associated with age-related macular degeneration on OCT: Classification of Atrophy Meeting (CAM) report. Ophthalmology. 2018 Nov;125(4):537-548. doi:10.1016/j.ophtha.2017.10.018.
（关于AREDS、OCT生物标志物及AI验证文献的补充背景，可参阅标准眼科与监管来源。）