糖尿眼人工智能筛查研究

香港理工大学与眼镜88展开人工智能糖尿眼筛查研究计划，于2024年3月开始，运用香港理工大学眼科视光学院科研眼科讲座教授何明光研发的人工智能驱动便携式眼底相机，为合资格人士进行视力测试及糖尿眼筛查。

香港约有10%的35-64岁人士患有糖尿病，其中30%患者可能会发展出俗称「糖尿眼」的糖尿病视网膜病变，面对致盲风险。这无疑增加了年度视网膜检查的需求，香港医院管理局每年需要为大约60,000名糖尿病患者进行常规糖尿病视网膜病变筛查，轮候服务时间甚长，或影响患者及时得到适切治疗的机会。

视网膜和视神经疾病，包括糖尿病视网膜病变（俗称糖尿眼）、老年黄斑病变、青光眼、早产儿视网膜病变等等，在眼底会有特征性表现，眼底影像可辅助诊断。医管局早于2010年，已在普通科门诊设置眼底照相机，为糖尿病患者提供视网膜病筛查。不过，公营医疗服务轮候时间较长；另一边厢，在私营基层医疗机构进行糖尿病视网膜病筛查亦有多方面挑战，每部智能眼底拍照设备成本高昂，普通诊所难以承担。而且，全科诊所缺乏专业的眼底拍照人员和眼科专业人员来解读眼底照片。

及早诊断防失明

糖尿病视网膜病变，俗称「糖尿眼」，是主要致盲疾病之一。疾病初期未必出现征兆，待出现明显病征时，可能已经发展至中后期；视网膜会出现严重病变，例如血管渗漏出血及黄斑水肿，影响视力，甚至出现血管增生病变，并引致糖尿病性黄斑病变或视网膜脱落，导致失明。假如出现视力模糊、飞蚊症或中央视野变形等不寻常状况，就应及早求医和验眼。除出现问题要及早求医外，定期评估风险及早发现也非常重要。不少患者在接受全面眼科视光检查的过程中发现不寻常情况，才得知患上糖尿病。

何明光教授团队全新研发的自动便携式眼底相机及人工智能识别和分析系统，突破传统眼底拍照设备的限制，还有望为基层眼睛保健带来革命性的改变，进一步开拓小型及低成本的自助医疗筛查的可能性。

便携式人工智能眼底拍照设备，收集了大量临床和眼底图像数据，并开发云端分析系统，由眼科视光专家对图像进行标注和分类。团队与澳洲全国眼科和全身疾病数据库进行了连接，以获得更全面的数据。通过这些数据，团队研发出深度学习模型，能对眼底图像进行自动识别和分析。有关深度学习模型在糖尿病视网膜病变、青光眼和老年黄斑变性等眼科疾病的识别方面表现出色。其中，糖尿病视网膜病变的分类准确率可达到98.9%。

人工智能眼底摄影技术应用于基层眼保健服务中，有望解决成本高昂及人力资源短缺的问题，因具有三个高成本效益的操作方案：

1. 自动分析眼底图像并生成报告，减少专业人员解读结果的时间。
2. 提供即时决策支援，为专业人员提供分类和建议，减少漏诊的可能性。
3. 针对全科诊所和内分泌科提供硬件和软件结合的自助筛查系统，即使眼科专业人员不在场，病患者也能自行操作。

帮助发现潜在病变

香港理工大学眼科视光学院科研眼科讲座教授何明光说：「人工智能便携式眼底相机不但提高基层眼睛保健的效率和准确性，还有助在社区推动自助筛查，让更多基层医疗机构能以负担得起的价钱引进设备，迈向智慧诊所的发展方向，间接纾缓公营医疗系统的负担。」

何教授表示，理大是次和眼镜88合作的智慧诊所研究，可促进AI驱动的低成本便携式眼底相机在基层保健体系中提供糖尿病性视网膜病变筛检，改善香港医疗保健可及性，帮助更多的患者及时发现和治疗眼疾。

眼镜88率先在旗下两间门市使用这台人工智能驱动便携式眼底相机，并招募过去12个月内未进行过眼部检查的50岁或以上人士，及18岁或以上的糖尿病患者，参与人工智能糖尿眼筛查研究计划。参加者进行评估后，将接受人工智能糖尿眼筛查、眼科视光师咨询、问卷调查，以及三个月后的电话访谈。这项研究将会全面评估系统在自助情况下的成功率，测试系统的诊断准确性，确定系统的筛检率和患者对转诊的遵从性和基层医疗服务提供者（全科医生及眼科视光师等）、支援人员、诊所经理的看法、信心、经验和满意度，以及与传统筛检方法作出比较，评估自助筛检模型的成本效益。3