糖尿黃斑水腫假陽性個案多 中大推 AI-OCT 系統輔助篩查 減6成不必要轉介

香港中文大學（中大）醫學院眼科及視覺科學學系團隊，研發出以人工智能輔助複檢疑似「糖尿病黃斑水腫」的「AI-OCT」系統。該系統能成功篩走假陽性個案，減少逾6成不必要的專科門診轉介，料能紓緩公營醫療壓力，並縮短輪候時間。

傳統「眼底相」假陽性率達86%

中大醫學院眼科及視覺科學學系系主任兼何善衡眼科及視覺科學講座教授譚智勇指出，約7%的糖尿病患者會患上黃斑水腫，這亦是主要的致盲原因之一。患者常見徵狀包括影像顏色變淡、視力模糊及線條斑駁曲折等，若未及早治療，會導致視力減退甚至失明。現時醫學界普遍採用「眼底相」作初步檢測，惟受限於二維相片，檢測的假陽性率高達86%，疑似個案往往需進一步接受3D OCT診斷。

設「不確定」機制 醫生最終把關

中大醫學院眼科及視覺科學學系教授張艷蕾表示，三維影像光學相干斷層掃描（OCT）技術雖能準確觀察黃斑區的水腫情況，但傳統做法必須依賴眼科專科醫生逐張相片閱讀，佔用醫生大量時間及公營醫療資源。為此，研究團隊結合AI與OCT檢查，由AI系統自動閱讀 OCT 掃描。她亦指出，AI的結果只是一種機率，故此團隊為AI設定「不確定（Uncertain)」輸出組別，當遇及模稜兩可的影像，將會交由醫生作把關。

中大醫學院眼科及視覺科學學系系主任兼何善衡眼科及視覺科學講座教授譚智勇。

中大醫學院眼科及視覺科學學系教授張艷蕾。

中大醫學院眼科及視覺科學學系臨床助理教授司徒家浩。

司徒家浩預計「AI-OCT」系統廣泛應用於分流階段，可為病人節省半年至一年的輪候時間。

張艷蕾指研究團隊會結合AI與OCT檢查，由AI系統自動閱讀 OCT 掃描。

（左起） 司徒家浩助理教授、張艷蕾教授、譚智勇教授 、張樹意博士。

即時獲知結果 免除患者焦慮

在臨床試驗方面，眼科醫院分流處為603名病人做測試，AI模型判斷黃斑水腫的靈敏度以及特異度，分別為98%以及91%。

此外，團隊亦為276名經「眼底相」初步懷疑有黃斑水腫的病人進行對照研究。在傳統做法的「控制組」中，疑似病人全數需轉介至專科；而在加入AI-OCT系統輔助複檢的「介入組」中，系統成功篩走假陽性個案，令轉介率大幅降至39.4%，即成功減少約6成不必要的專科門診轉介。

中大醫學院眼科及視覺科學學系臨床助理教授司徒家浩指出，雖然本港常規「眼底相」篩查網絡成熟，但由於假陽性比例高，病人收到轉介信後，往往需輪候2至3個月才能見專科醫生，帶來不必要的焦慮。若「AI-OCT」系統廣泛應用於分流階段，患者可即時知曉結果；除消除疑慮外，更能大幅減少不必要就診，讓醫療資源集中投放在真正確診的病人身上，他估計可為病人節省半年至一年的輪候時間。

實習記者：歐翔泰
攝影：歐翔泰