點子農場／人工智慧與眼底影像診斷

人工智慧與眼底影像診斷。圖/AI生成

在一次AI科技的研討會上，我認識了長庚醫院眼科部長黃奕修，他分享與鴻海合作開發的「手持式智慧眼底影像擷取儀」，並介紹結合人工智慧輔助診斷系統的應用。他形容這項技術如同重新發明聽診器，只須拍攝一張眼底照片，便能有效追蹤多種潛在的全身性疾病。

根據世界衛生組織的統計，每個人一生中至少會遇到一次診斷錯誤，而健康照護系統的診斷錯誤率高達16%。因此，醫療界不斷探索更精準的診斷工具，而「惡血事件」則成爲知名警示案例：美國矽谷的Theranos公司曾宣稱其設備能用一滴血檢測數百種疾病，吸引了超過7億美元的投資。

然而，該技術後來被證實無法實現，檢測結果嚴重不準確，導致患者誤診風險增高。最終，Theranos因欺詐指控於2018年宣告破產，成爲醫療科技領域誇大宣傳的經典反面教材。

相比之下，眼底影像診斷技術已經相當成熟。美國FDA自1990年代起陸續批准相關產品，包括Zeiss的 Visucam、Topcon 的TRC-NW400  Optomed 的 Aurora，這些設備成功應用於臨牀，不僅在眼科疾病診斷中發揮重要作用，還爲全身性疾病的篩查提供了可靠的工具。

眼底是人體唯一可以直接觀察血管和神經的地方，被視爲「全身健康的窗口」。透過眼底圖像，醫生可以檢測糖尿病視網膜病變、黃斑病變和青光眼等眼部疾病，還能早期發現高血壓、動脈硬化等全身性病變的徵兆。

黃奕修表示：「眼底檢查不僅是眼科的事，它的應用範圍遠比想像中更廣。」多年來，他在臨牀中累積的數萬張眼底圖成爲他開發AI診斷模型的基石。同時，爲了讓AI系統有更豐沛的資源判讀，也善用國內外的眼科開放資料庫做爲研發基礎。

過去多年來，在國內外偏遠地區義診的經歷讓黃奕修深刻意識到偏鄉醫療資源匱乏的問題。傳統眼底攝影設備笨重且昂貴，無法在基層醫療中廣泛推廣。他與鴻海合作，研發出重量僅600克手持式設備。該設備免散瞳、操作簡便，僅須10秒即可完成拍攝，特別適用於醫療資源有限的地區。

這款設備的核心技術在於人工智慧應用。AI深度學習模型可自動分析眼底圖像，準確檢測糖尿病視網膜病變、高血壓和動脈硬化等疾病，並且不斷優化，逐步覆蓋更多病種。黃奕修強調，這項技術不僅填補了基層醫療資源的空白，能顯著提升診斷效率，幫助醫療機構快速篩查高風險患者。

此外，這項技術能與其他健康檢測工具形成互補。例如，眼底影像診斷可與血液檢測、基因檢測相結合，提供更全面的健康風險評估；同時，與遠程醫療平臺整合後，患者能方便地獲取診斷結果並及時接受治療。

一張眼底圖聯結了眼科與全身健康，這項醫療創新正改變全球健康的未來。隨着科技的進步，「手持式智慧眼底影像擷取儀」不僅爲基層醫療和公共衛生帶來希望，也爲實現智慧化和普及化的醫療提供了新方向。

聊到最後，我問黃奕修，未來醫療科技愈來愈聰明，會不會造成醫護人員大量失業？他笑着說，至少在可看得到的未來他不擔心。世界各地的醫護人力嚴重不足，如果醫療科技能快速進步發展，是病人之福更是醫療人員之福。