AI輔助糖尿病視網膜病變篩檢：臨床應用與現況評估

人工智慧（AI）技術在醫學影像判讀領域的進展，為糖尿病視網膜病變（Diabetic Retinopathy, DR）的早期篩檢帶來了新的契機。根據一項發表於 Healthcare 期刊的研究指出，自動化深度學習篩檢軟體（ADLS）在偵測需要轉診的糖尿病視網膜病變時，具備相當可靠的敏感度與篩檢效能 [1]。該研究針對兩百張以黃斑部為中心的眼底攝影影像進行分析，並將 AI 系統的判讀結果與眼科專科醫師、眼科住院醫師、家庭醫學科醫師及醫學生進行比較。研究結果顯示，人類判讀者在不同專業背景下，對於病變嚴重程度的評估存在顯著的變異性，而 AI 系統則能提供相對一致的篩檢標準，適合作為大規模篩檢的輔助工具 [1]。 儘管 AI 在影像判讀上展現潛力，但臨床應用仍面臨多項挑戰。研究指出，目前的篩檢框架多侷限於血管形態的結構性變化，卻忽略了如視網膜神經退化等功能性改變，且 AI 系統與現有電子病歷系統的整合、即時影像回饋的延遲，以及人機協作的明確界線，皆是未來臨床導入時必須克服的結構性問題 [2]。此外，不同醫療機構間的設備差異與影像品質，也可能影響 AI 模型的表現。因此，在實際臨床場域中，AI 系統的定位應為輔助醫師進行初步篩檢，而非完全取代專業醫師的診斷決策。 實務上，我們應以客觀角度看待 AI 醫療工具。雖然 AI 能有效提升篩檢效率，但每位患者的病程進展、共病症及視網膜結構皆存在個別差異，單一演算法無法涵蓋所有臨床複雜情境。本文提供的資訊僅供健康教育參考，不能取代醫師當面的專業診察。若您有相關視力保健需求，建議諮詢專業眼科醫師，透過完整的臨床評估與檢查，制定最適合個人的照護計畫，以確保視力健康獲得妥善維護。