糖尿病可能引發(fā)視網(wǎng)膜病變，這種并發(fā)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(wǎng)膜病變并發(fā)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(wǎng)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(tǒng)也在開發(fā)當中，用于分析視網(wǎng)膜圖像并識別與糖尿病視網(wǎng)膜病變相關的異常狀況。這些系統(tǒng)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?shù)闹委煼椒ā?/p>

使用AI模型進行糖尿病視網(wǎng)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(yī)生會捕捉視網(wǎng)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(yī)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(wǎng)膜病變

最近發(fā)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(wǎng)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(wǎng)膜病變的未來發(fā)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(wǎng)膜病變設計的各類AI算法性能。AI輸出將接受眼科醫(yī)生制定的參考評估標準。研究結果表明，在多數(shù)測試當中，算法的表現(xiàn)都全面優(yōu)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(yī)療保健專業(yè)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(wǎng)膜病變等疾病，確保患者病癥得到及時干預、治療結果實現(xiàn)最終改善。

重癥患者的早期發(fā)現(xiàn)

糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期發(fā)現(xiàn)，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(yī)療費用。早期發(fā)現(xiàn)能夠將糖尿病患者視力喪失的風險降低達95%。

醫(yī)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(fā)現(xiàn)需要監(jiān)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(wǎng)膜病變風險。通過機器學習算法訓練的AI，系統(tǒng)已經能夠從圖像中評估出風險。

AI系統(tǒng)能夠幫助減輕醫(yī)療保健專業(yè)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(yī)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(yī)學圖像分析的艱巨任務。這種方法能夠優(yōu)先考慮需要立即給予關注的患者，借此優(yōu)化醫(yī)療資源利用率，同時避免非必要檢查以節(jié)省時間和資金。此外，AI模型還有助于及早發(fā)現(xiàn)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)膜病變診療中的另一大局限，在于其分析視網(wǎng)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(wǎng)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(yī)療保健專業(yè)人士應將AI看作為糖尿病視網(wǎng)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(yī)生。

未來還將出現(xiàn)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(jiān)測能力，我們完全有能力降低糖尿病患者發(fā)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(tǒng)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(yī)療保健環(huán)境。

我們的目標，應該是進一步提高AI系統(tǒng)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(wǎng)膜病變的發(fā)生和發(fā)展。