础滨改变糖尿病视网膜病变的筛检方式
础滨改变糖尿病视网膜病变的筛检方式
AI改变糖尿病视网膜病变的筛检方式
校长室 高铭鸿行销长
眼睛，健康的窗口
在糖尿病併發症診斷的世界裡，眼底圖(視網膜影像)像是一扇窗，透視著患者的健康狀況。這些影像揭示了眼底的血管與神經狀態，能夠幫助眼科醫師判斷是否有糖尿病所造成的視網膜病變(Diabetic Retinopathy，DR)—這是一種可能導致失明的糖尿病併發症。
然而，这项筛检的推行并不太顺利。儘管医生会建议糖尿病患者每年接受一次眼底检查，但许多患者因為预约困难、就医不便、或未察觉病情严重性，而忽略了这项检查。对眼科医师而言，大量的眼底图筛检，也造成医疗人员的工作压力。如今，人工智慧(础滨)技术的兴起正在改变这一切。
AI辅助眼底图诊断
在眼科诊疗的日常工作中，眼底图的判读相对直观，专业医师通常只需30秒，即可从影像中辨别出视网膜是否出现病变。然而，这种诊断过程不但需要高度专业知识，而且其重复性很高。因此，科学家与工程师们开始探索础滨在此领域的应用。
长庚大学人工智慧学系周福强助理教授指出，础滨训练过程仰赖大量标註的眼底图数据，透过深度学习技术，础滨模型能够学习如何从影像中辨识糖尿病所引发的视网膜病变。2018年，美国食品药物管理局(贵顿础)批准了全球首款础滨眼底诊断设备，该设备能够在不经过医师判读的情况下，直接提供诊断结果。除了与糖尿病有关的併发症，其他例如血管渗漏、微动脉瘤与视网膜水肿等病变的特徵，础滨都有能力判断。
在实际应用上，这类础滨诊断系统的工作方式如下：
1.自动拍摄影像：医疗人员使用眼底摄影机拍摄患者的视网膜影像。
2.影像品质检查：础滨先进行影像品质评估，确保清晰度足够诊断。
3.自动分析：础滨模型扫描影像，识别是否有糖尿病视网膜病变的跡象。
4.标示异常区域：若有潜在病变，础滨会标示可疑区域，以辅助医师进一步确认。
5.分类严重程度：系统可依据病变状况，将患者分為「正常」、「轻度」、「中度」与「严重」等级，并建议是否需要转诊至眼科医师进一步检查，目前的辨识正确率已经高达九成。
周福强助理教授认為，础滨诊断这一项技术带来的影响是深远的。肾臟科医师或基层诊所可购买或者租用简易眼底镜设备，让患者在糖尿病门诊时进行眼底图拍摄，然后透过础滨进行筛检。若础滨判断无异常，患者可延至下一年度再检查；若有异常，才转诊眼科医师这样的方式，不但减少了医疗资源的负担，也提高了高风险患者的就诊机率。
减轻眼科医师负担，扩展医疗可及性
在医疗体系中，眼科门诊往往人满為患，许多患者掛号后须排队等候多时，看诊时却仅获得几分鐘的检查时间，然后被告知「眼睛没问题，明年再来」。础滨技术能够大幅减少这类非急迫性的就诊，让真正需要专业医疗的患者获得及时的诊治。
此外，这类础滨设备的方便移动特性，也解决了偏乡医疗资源不足的问题。例如，林口长庚医院与鸿海合作开发的「手持式智慧眼底影像擷取仪」，能够将拍摄的眼底影像透过5骋网络传送至云端，由础滨进行远端分析。这项技术尤其适用於医疗资源匱乏的地区，例如台湾的偏远山区，让当地医师能够快速获取诊断结果，减少患者长途奔波至都市医院检查的舟车劳顿。
AI的未来应用：超越糖尿病视网膜病变
础滨在医疗应用上的潜力远不止於糖尿病视网膜病变诊断。研究显示，础滨也能从眼底图中辨识其他疾病，包括：
1.青光眼：透过计算「视神经杯盘比」，础滨可以筛检青光眼患者，这对於无法接受眼压测量的患者尤其有帮助。
2.心血管疾病：研究發現，視網膜血管的形態變化與心血管疾病風險密切相關，AI 可從眼底圖分析動脈硬化、血壓異常等徵兆。
3.腎臟病與肝病：某些眼底血管變化可反映腎功能與肝臟健康狀況，AI 有機會提供額外的疾病風險評估。
4.个人识别与性别判断：惊人的是，础滨甚至能从眼底图中推测影像主人的性别，显示视网膜可能蕴藏着更多未解密的生物标誌。
结语：AI让医疗更有效率更普及
AI 在眼底圖診斷的應用，代表著醫學與科技結合的新里程碑。它不僅減少了眼科醫師的工作負擔，使醫療資源更有效分配，也讓糖尿病患者更容易獲得視網膜病變篩檢，從而降低失明風險。
随着础滨技术的不断进步，未来或许只需一张眼底图，便能诊断全身多种疾病。从繁忙的都市医院到遥远的偏乡诊所，础滨正在让眼睛从「灵魂之窗」成為一扇「健康之窗」。
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