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AI將有助驗光臨床決策 與提升照護穩定性

  • 陳明陽
人工智慧可協助驗光師提升臨床決策與病患照護品質。法新社

健康照護產業正積極尋求運用認知式(cognitive)解決方案提升病患照護品質與治療效果。深度學習技術已被證實對改善醫療服務極有助益。日益普及的人工智慧(AI),未來將可協助驗光師與眼科醫師進行臨床決策、減少醫療差錯、提升病患照護的穩定性。

據OptometryTimes報導,雖然眼科仍執著於遠距醫療與線上驗光,但AI與機器人將對21世紀的世界帶來重大影響。健康照護產業不僅要大力擁抱科技創新,同時在評估與採用AI時也須客觀,AI必須能實質改善目前對病患的照護,才能在眼睛照護產業成功發展。

全球有4.15億人受糖尿病影響,善用AI有助於減少病患失明機會。加州聖荷西Harker School與史丹佛大學醫學院Byers Eye Institute進行合作研究,運用資料驅動與深度學習演算法,獨立評估與發展出一套完全以資料驅動的AI診斷工具,檢驗糖尿病視網膜病變並進行分級,可為醫療轉診分析已被辨識的病例與糖尿病患眼底(fundus)影像。

JAMA(Journal of the American Medical Association)2016年11月刊載一篇運用AI診斷糖尿病視網膜病變的論文。此外,2017年在美國巴爾的摩舉行的ARVO會議中,外科醫師展示在人眼視網膜手術中運用遙控機器人系統的成功首例。

這是一項隨機化的臨床實驗,6名病患採用傳統手術,另6名病患運用機器人系統協助手術,結果顯示採用機器人系統輔助手術,病患發生視網膜微出血併發症的機率較低。

研究人員也正評估深度學習在治療青光眼發展的價值。驗光室經常使用青光眼發展分析軟體,Heidelberg Engineering的Spectralis、Topcon的Synergy與蔡司(Zeiss)的Forum軟體可監測青光眼的進展,有助於改變與改善青光眼病患的照護,並為AI與機器人在驗光應用提供初步而深刻的觀點。

Visulytix發展了視網膜AI平台Pegasus,能藉由評估視神經盤,自主篩檢青光眼 ,同時也能為病患糖尿病視網膜病變的程度分級。

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