你可能經常聽到「人工智能」在不同領域之間的應用，例如有日本工廠以人工智能取代人手品質檢查、本地銀行推出人工智能Chatbot協助客戶處理個人財務，或金融機構利用人工智能建立信貸系統，取代人手審批等。那人工智能在眼科的應用層面又會是甚麼呢？其中一種是利用人工智能篩查醫學圖像，協助醫生找出早期患者。
青光眼是一種視神經退化的疾病，不僅初期病徵難以發現，已壞死的視神經細胞目前也未能以任何治療方案逆轉，對病人生活及工作能力最終造成巨大影響。當病人發覺開始出現視野收窄，往往已永久損失大部份視力。所以醫學界建議高危人士，包括有青光眼家族遺傳史、年屆40歲或以上、深近視、深遠視、糖尿病患者、睡眠窒息症患者，以及眼睛曾受創傷的人士，均有需要定期接受全面眼科檢查。然而，隨着人口老化嚴重、城市人生活習慣的改變、眼睛健康意識的普及，病人數目持續膨脹，但醫護人手緊張，亦受制於機器及地方所限，病人普遍輪候時間和覆診次數仍然不理想。
要改善這個情況，人工智能可以透過深度神經網絡進行「自行學習」，研讀特定眼睛醫學圖像特徵，並建立模型，可以準繩地判斷病況。好處自然是不再單單依賴經驗豐富的眼科醫生而可以進行高效率的篩查，不受時間限制，整天都可以進行大量分析，從而更迅速進行有效分流，以便進一步為有需要病者安排及早得到所需檢查及治療，減省成本和心理負擔。
香港中文大學早前從兩個本地眼科中心收集了回顧性數據對深度學習系統進行訓練和測試，成功開發一種新的3D深度學習系統，突破以往基於2D眼底照片的演算法，充份利用SD-OCT立體掃描的3D訊息，能夠更準確檢測眼球內組織結構損傷狀況（如：內視網膜神經層、視神經盤篩板及視神經乳頭的形狀），從而協助判斷患有青光眼的可能性。團隊發現這個深度學習系統的整體篩查性能已可接近具有超過10年經驗的眼科醫生，這個研究早前亦登上了《The Lancet Digital Health》的封面，前景絕對值得期待。
撰文：譚智勇教授
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TVB 《看出過未來》：人工智能在眼科診所的應用
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