長庚大學第217期

AI改變糖尿病視網膜病變的篩檢方式

校長室 高銘鴻行銷長

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，這項篩檢的推行並不太順利。儘管醫生會建議糖尿病患者每年接受一次眼底檢查，但許多患者因為預約困難、就醫不便、或未察覺病情嚴重性，而忽略了這項檢查。對眼科醫師而言，大量的眼底圖篩檢，也造成醫療人員的工作壓力。如今，人工智慧(AI)技術的興起正在改變這一切。

AI輔助眼底圖診斷

在眼科診療的日常工作中，眼底圖的判讀相對直觀，專業醫師通常只需30秒，即可從影像中辨別出視網膜是否出現病變。然而，這種診斷過程不但需要高度專業知識，而且其重複性很高。因此，科學家與工程師們開始探索AI在此領域的應用。

長庚大學人工智慧學系周福強助理教授指出，AI訓練過程仰賴大量標註的眼底圖數據，透過深度學習技術，AI模型能夠學習如何從影像中辨識糖尿病所引發的視網膜病變。2018年，美國食品藥物管理局(FDA)批准了全球首款AI眼底診斷設備，該設備能夠在不經過醫師判讀的情況下，直接提供診斷結果。除了與糖尿病有關的併發症，其他例如血管滲漏、微動脈瘤與視網膜水腫等病變的特徵，AI都有能力判斷。

在實際應用上，這類AI診斷系統的工作方式如下：

1.自動拍攝影像：醫療人員使用眼底攝影機拍攝患者的視網膜影像。

2.影像品質檢查：AI先進行影像品質評估，確保清晰度足夠診斷。

3.自動分析：AI模型掃描影像，識別是否有糖尿病視網膜病變的跡象。

4.標示異常區域：若有潛在病變，AI會標示可疑區域，以輔助醫師進一步確認。

5.分類嚴重程度：系統可依據病變狀況，將患者分為「正常」、「輕度」、「中度」與「嚴重」等級，並建議是否需要轉診至眼科醫師進一步檢查，目前的辨識正確率已經高達九成。

周福強助理教授認為，AI診斷這一項技術帶來的影響是深遠的。腎臟科醫師或基層診所可購買或者租用簡易眼底鏡設備，讓患者在糖尿病門診時進行眼底圖拍攝，然後透過AI進行篩檢。若AI判斷無異常，患者可延至下一年度再檢查；若有異常，才轉診眼科醫師這樣的方式，不但減少了醫療資源的負擔，也提高了高風險患者的就診機率。

減輕眼科醫師負擔，擴展醫療可及性

在醫療體系中，眼科門診往往人滿為患，許多患者掛號後須排隊等候多時，看診時卻僅獲得幾分鐘的檢查時間，然後被告知「眼睛沒問題，明年再來」。AI技術能夠大幅減少這類非急迫性的就診，讓真正需要專業醫療的患者獲得及時的診治。

此外，這類AI設備的方便移動特性，也解決了偏鄉醫療資源不足的問題。例如，林口長庚醫院與鴻海合作開發的「手持式智慧眼底影像擷取儀」，能夠將拍攝的眼底影像透過5G網絡傳送至雲端，由AI進行遠端分析。這項技術尤其適用於醫療資源匱乏的地區，例如台灣的偏遠山區，讓當地醫師能夠快速獲取診斷結果，減少患者長途奔波至都市醫院檢查的舟車勞頓。

AI的未來應用：超越糖尿病視網膜病變

AI在醫療應用上的潛力遠不止於糖尿病視網膜病變診斷。研究顯示，AI也能從眼底圖中辨識其他疾病，包括：

1.青光眼：透過計算「視神經杯盤比」，AI可以篩檢青光眼患者，這對於無法接受眼壓測量的患者尤其有幫助。

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.個人識別與性別判斷：驚人的是，AI甚至能從眼底圖中推測影像主人的性別，顯示視網膜可能蘊藏著更多未解密的生物標誌。

結語：AI讓醫療更有效率更普及

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。

隨著AI技術的不斷進步，未來或許只需一張眼底圖，便能診斷全身多種疾病。從繁忙的都市醫院到遙遠的偏鄉診所，AI正在讓眼睛從「靈魂之窗」成為一扇「健康之窗」。