糖尿病可能引發視網膜病變，這種并發癥又有可能進一步導致失明。但好消息是，早期篩查和適當護理能夠防止或減緩病變過程，也凸顯出篩查工作的重要意義。目前，篩查仍是預防糖尿病視網膜病變并發癥方面的重要手段，而人工智能（AI）技術則有望大大增強篩查項目的功效。

如何在篩查項目中應用人工智能

近年來，AI已經成為糖尿病視網膜病變早期檢測與治療領域的重要工具。AI驅動的計算機輔助診斷系統也在開發當中，用于分析視網膜圖像并識別與糖尿病視網膜病變相關的異常狀況。這些系統使用機器學習算法來識別并分類微動脈瘤、出血及滲出物等特征。通過分析這些特征，AI可以前一段病情的嚴重程度并推薦適當的治療方法。

使用AI模型進行糖尿病視網膜病變篩查的工作流程示例。

在由AI驅動的眼科檢查過程中，醫生會捕捉視網膜圖像并將其上傳至云服務器。之后，AI利用先進的機器學習算法對這些圖像進行分析，再將結果整理成可供臨床醫生參考的綜合報告。這些報告中詳細列舉了一切潛在的異常狀況，AI或人類可以進一步評估這些異常，以確定疾病或病變的相關風險。

對于患病風險較高的患者來說，這些診斷也能指導實施早期干預措施、盡可能消除潛在的視力喪失。憑借這種更加積極主動的診斷方法，對患者的視力保護能力將得到顯著提升。

AI與人類合作，共同診斷糖尿病視網膜病變

最近發表在期刊《JAMA Network Open》上的一篇研究論文，評估了AI算法分析非侵入性視網膜成像的能力。與人類分級專家制定的極為嚴格的參考標準相比，這種算法在預測糖尿病視網膜病變的未來發展方面有著令人印象深刻的87.2%敏感度與90.7%特異性。

此外，西雅圖華盛頓大學的一個團隊也進行了審查，評估了專門針對糖尿病視網膜病變設計的各類AI算法性能。AI輸出將接受眼科醫生制定的參考評估標準。研究結果表明，在多數測試當中，算法的表現都全面優于人類專家。不過，此次審查對于這些技術在臨床實踐中的局限性和可及性表達了擔憂。

通過將AI技術之力與醫療保健專業人士的知識相結合，無疑能夠制定出更加準確的診斷與行之有效的治療計劃。AI有助于早期識別糖尿病視網膜病變等疾病，確保患者病癥得到及時干預、治療結果實現最終改善。

重癥患者的早期發現

糖尿病視網膜病變的早期發現，對于成功治療及改善患者預后至關重要。這不僅能夠降低對于頻繁檢查的需要，還有助于控制醫療費用。早期發現能夠將糖尿病患者視力喪失的風險降低達95%。

醫療保健服務商可以使用預測AI模型及診斷輔助功能以準確發現需要監測的患者，并指導他們接受適當護理。來自紐約的一支團隊開展一項研究，希望探索如何通過眼底照相來確定糖尿病視網膜病變風險。通過機器學習算法訓練的AI，系統已經能夠從圖像中評估出風險。

AI系統能夠幫助減輕醫療保健專業人士的工作量，讓他們能將更多時間投入到高質量的患者護理當中。鑒于醫務人員的日益短缺，這一點將至關重要。與此同時，AI還能分擔相當一部分來自醫學圖像分析的艱巨任務。這種方法能夠優先考慮需要立即給予關注的患者，借此優化醫療資源利用率，同時避免非必要檢查以節省時間和資金。此外，AI模型還有助于及早發現潛在的健康風險，從而進一步改善患者的治療效果。

人工智能診斷糖尿病視網膜病變的局限性

由于有效性仍存在一定爭議，AI在治療糖尿病視網膜病變方面的應用始終是個充滿爭議的話題。雖然AI有助于篩查患者是否患有糖尿病視網膜病變，但研究人員在報告中強調，單純依賴AI有可能導致過度診斷和過度治療。這是因為AI算法有時會將不具有臨床意義的病變定性為需要立即治療。

AI在糖尿病視網膜病變診療中的另一大局限，在于其分析視網膜圖像并提出全面治療建議的能力。雖然AI能夠檢測出視網膜的某些特征，但卻無法評估患者的病史、當前癥狀或者其他可能對治療決策具有重大影響的其他因素。

因此，醫療保健專業人士應將AI看作為糖尿病視網膜病變患者提供個性化護理的補充工具，而不是要全面替代人類臨床醫生。

未來還將出現更多、更強大的診療工具

通過利用AI識別高危人群并促進早期診斷/監測能力，我們完全有能力降低糖尿病患者發生視力喪失及失明的患病率。而這項技術的能力還遠不止于此。

這些系統還能夠提高篩查準確性、效率與可負擔性，將這些功能普及到更廣大的人群當中。當然，為了提供最理想的患者與社會效益，AI技術還必須遵循健全的道德準則、并有效融入既有醫療保健環境。

我們的目標，應該是進一步提高AI系統的診斷準確性，并將其與有助于健康生活方式的干預措施相結合，從而在各個層面預防糖尿病視網膜病變的發生和發展。