全自動視網膜圖像分析技術已有應用於評估中風風險和計算認知障礙症風險因素的腦白質病變風險，現時這項技術更可以用於識別是否罹患自閉症。
香港中文大學醫學院成功研發用於計算自閉症風險的「全自動視網膜圖像分析」（Automatic Retinal Image Analysis，ARIA）技術，透過拍攝「眼底相」識別兒童的視網膜特徵，以及神經纖維層有否變薄，以計算他們罹患自閉症的風險。研發團隊希望將來可利用新技術進行篩查，毋須依賴冗長的診斷方法才開始對患者用藥，藉此提早開始干預以減少自閉症對患者成長過程的影響。研究結果已於《刺針》出版的EClinicalMedicine發表。
自閉症缺乏客觀篩查方法
自閉症是一種極為複雜的神經發育障礙，患者的生活自小已受多方面影響，包括社交、溝通和處理感官信息的能力，愈早介入治療可達到愈好的效果。然而，現時自閉症的診斷主要依靠問卷及跨專業團隊進行評估，評估時間一般較長，亦因為缺乏客觀的篩查方法，導致患者於幼兒時期容易被延遲診斷，甚至誤診。
過往有研究指，視網膜神經纖維層變薄與高功能自閉症 ( High Functioning Autism Spectrum Disorder）和阿斯伯格綜合症（Asperger Syndrome）息息相關，顯示視網膜圖像或可為自閉症的分類提供關鍵信息，有助制定自閉症的客觀衡量指標。
辨識度高達9成
中大醫學院賽馬會公共衛生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心開發了用於計算自閉症風險的「全自動視網膜圖像分析」（Automatic Retinal Image Analysis，ARIA）技術。研究人員從匡智會屬下的特殊學校招募了46名自閉症患者個案，並另外邀請23名年齡及性別配對的普通兒童參與研究。研究人員利用儀器為所有參加者拍攝他們的視網膜圖像（俗稱「眼底相」），並透過ARIA技術進行分析。
研究結果發現，自閉症患者的視盤及視杯直徑明顯增大，而ARIA技術辨識自閉症患者的靈敏度及識別能力分別達96%及91%。
領導有關研究的中大醫學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授表示：「視網膜圖像分析是一種無創、全自動和相對方便的技術。即使是幼兒也可透過這項新技術分析其視網膜圖像來評估罹患自閉症的風險。此客觀評估技術有望在社區進行自閉症篩查，成為臨床及行為評估前一種有效的風險評估工具。」
研究的第一作者，中大醫學院臨床研究及生物統計中心資深護士及副主任黎明寶指，是次研究不僅反映了應用科技的進步和重要性，還展示了中大、匡智會學校與社區視光師之間的緊密合作如何大大提升「社會資本」，並實踐科研造就社會的共同目標，對社會產生更深遠的影響。
匡智會學校教育心理學家趙頌敏表示：「每個學生的需要都是獨特的，而有自閉症及特殊學習需要的學生的需要更多樣化。透過研發創新的醫療科技為兒童評估罹患自閉症的風險，可及早為他們識別所需服務；這次研究更可加深社會大眾理解自閉症及特殊學習需要學生的需要，加強社會接納與共融。」3
