糖尿眼人工智能篩查研究

香港理工大學與眼鏡88展開人工智能糖尿眼篩查研究計劃，於2024年3月開始，運用香港理工大學眼科視光學院科研眼科講座教授何明光研發的人工智能驅動便攜式眼底相機，為合資格人士進行視力測試及糖尿眼篩查。

香港約有10%的35-64歲人士患有糖尿病，其中30%患者可能會發展出俗稱「糖尿眼」的糖尿病視網膜病變，面對致盲風險。這無疑增加了年度視網膜檢查的需求，香港醫院管理局每年需要為大約60,000名糖尿病患者進行常規糖尿病視網膜病變篩查，輪候服務時間甚長，或影響患者及時得到適切治療的機會。

視網膜和視神經疾病，包括糖尿病視網膜病變（俗稱糖尿眼）、老年黃斑病變、青光眼、早產兒視網膜病變等等，在眼底會有特徵性表現，眼底影像可輔助診斷。醫管局早於2010年，已在普通科門診設置眼底照相機，為糖尿病患者提供視網膜病篩查。不過，公營醫療服務輪候時間較長；另一邊廂，在私營基層醫療機構進行糖尿病視網膜病篩查亦有多方面挑戰，每部智能眼底拍照設備成本高昂，普通診所難以承擔。而且，全科診所缺乏專業的眼底拍照人員和眼科專業人員來解讀眼底照片。

及早診斷防失明

糖尿病視網膜病變，俗稱「糖尿眼」，是主要致盲疾病之一。疾病初期未必出現徵兆，待出現明顯病徵時，可能已經發展至中後期；視網膜會出現嚴重病變，例如血管滲漏出血及黃斑水腫，影響視力，甚至出現血管增生病變，並引致糖尿病性黃斑病變或視網膜脫落，導致失明。假如出現視力模糊、飛蚊症或中央視野變形等不尋常狀況，就應及早求醫和驗眼。除出現問題要及早求醫外，定期評估風險及早發現也非常重要。不少患者在接受全面眼科視光檢查的過程中發現不尋常情況，才得知患上糖尿病。

何明光教授團隊全新研發的自動便攜式眼底相機及人工智能識別和分析系統，突破傳統眼底拍照設備的限制，還有望為基層眼睛保健帶來革命性的改變，進一步開拓小型及低成本的自助醫療篩查的可能性。

便攜式人工智能眼底拍照設備，收集了大量臨床和眼底圖像數據，並開發雲端分析系統，由眼科視光專家對圖像進行標註和分類。團隊與澳洲全國眼科和全身疾病數據庫進行了連接，以獲得更全面的數據。通過這些數據，團隊研發出深度學習模型，能對眼底圖像進行自動識別和分析。有關深度學習模型在糖尿病視網膜病變、青光眼和老年黃斑變性等眼科疾病的識別方面表現出色。其中，糖尿病視網膜病變的分類準確率可達到98.9%。

人工智能眼底攝影技術應用於基層眼保健服務中，有望解決成本高昂及人力資源短缺的問題，因具有三個高成本效益的操作方案：

1. 自動分析眼底圖像並生成報告，減少專業人員解讀結果的時間。
2. 提供即時決策支援，為專業人員提供分類和建議，減少漏診的可能性。
3. 針對全科診所和內分泌科提供硬件和軟件結合的自助篩查系統，即使眼科專業人員不在場，病患者也能自行操作。

幫助發現潛在病變

香港理工大學眼科視光學院科研眼科講座教授何明光說：「人工智能便攜式眼底相機不但提高基層眼睛保健的效率和準確性，還有助在社區推動自助篩查，讓更多基層醫療機構能以負擔得起的價錢引進設備，邁向智慧診所的發展方向，間接紓緩公營醫療系統的負擔。」

何教授表示，理大是次和眼鏡88合作的智慧診所研究，可促進AI驅動的低成本便攜式眼底相機在基層保健體系中提供糖尿病性視網膜病變篩檢，改善香港醫療保健可及性，幫助更多的患者及時發現和治療眼疾。

眼鏡88率先在旗下兩間門市使用這台人工智能驅動便攜式眼底相機，並招募過去12個月內未進行過眼部檢查的50歲或以上人士，及18歲或以上的糖尿病患者，參與人工智能糖尿眼篩查研究計劃。參加者進行評估後，將接受人工智能糖尿眼篩查、眼科視光師諮詢、問卷調查，以及三個月後的電話訪談。這項研究將會全面評估系統在自助情況下的成功率，測試系統的診斷準確性，確定系統的篩檢率和患者對轉診的遵從性和基層醫療服務提供者（全科醫生及眼科視光師等）、支援人員、診所經理的看法、信心、經驗和滿意度，以及與傳統篩檢方法作出比較，評估自助篩檢模型的成本效益。3