AI：它能帮助预防糖尿病患者失明吗？

这是六部分系列中的第二部分，该系列探讨人工智能如何改变医学研究和治疗。

特里·奎恩 (Terry Quinn) 在十几岁的时候就被诊断出患有糖尿病。在某些方面，他反抗这个标签和频繁的测试，不想感觉与众不同。

他最大的恐惧是有一天需要截肢。视力丧失是糖尿病的另一种可能的并发症，但他并没有真正注意到这一点。“我从来没有想过我会失明，”住在西约克郡的奎因说。

但有一天，他发现自己的眼睛流血了。医生告诉他，他患有糖尿病性视网膜病变：与糖尿病相关的视网膜血管损伤。这需要激光治疗，然后注射。

最终，治疗不足以阻止他视力的恶化。他走路撞到路灯柱时会伤到肩膀。他看不清儿子的脸。他不得不放弃开车。

——我感到很可怜。“我感觉自己就像一个无能为力的人的影子，”他回忆道。

帮助他摆脱绝望的一件事是盲人协会导盲犬的支持，这使他与一只名叫斯宾塞的黑色拉布拉多犬联系在一起。“他救了我的命，”奎因说，他现在是导盲犬的筹款人。

在英国NHS 邀请患者每一年或两年进行一次糖尿病眼部筛查。

美国的指导方针是，每个患有 2 型糖尿病的成年人都应该在诊断糖尿病时接受筛查，如果没有问题，则每年进行一次筛查。然而对于许多人来说，这在实践中并没有发生。

“有非常明确的证据表明，筛查可以防止视力丧失，”美国威斯康星大学麦迪逊分校的视网膜专家 Roomasa Channa 说。

在美国，障碍包括成本、沟通和便利性。查纳博士认为，让检测更容易进行将对患者有所帮助。

为了筛查糖尿病视网膜病变，健康专业人员会对眼睛的后内壁（即眼底）进行拍照。

查纳博士说，目前，手动解读眼底图像是“大量重复性工作”。

但一些人认为人工智能（AI）可以加快这一过程并降低成本。

糖尿病视网膜病变的发展阶段相当明确，这意味着人工智能可以通过训练来识别它。

在某些情况下，人工智能可以决定是否需要转介给眼科专家，或者与人类图像分级员合作。

总部位于葡萄牙的健康技术公司 Retmarker 开发了这样一个系统。

其系统识别可能有问题的眼底图像，并将其发送给人类专家进行进一步调查。

Retmarker 首席执行官 João Diogo Ramos 表示，“通常我们更多地将其用作支持工具，为人们提供信息以做出决策”。

他认为，对变化的恐惧限制了此类人工智能诊断工具的使用。

独立研究表明，Retmarker Screening 和 Eyenuk 的 EyeArt 等系统具有可接受的灵敏度和特异性。

敏感性是指测试检测疾病的能力，而特异性是指检测是否存在疾病的能力。

一般来说，非常高的灵敏度可能与更多的误报有关。误报会造成焦虑和费用，因为它们会导致不必要的专家就诊。一般来说，低质量的图像可能会导致人工智能系统出现误报。

谷歌健康研究人员一直在检查他们开发的用于检测糖尿病视网膜病变的人工智能系统的弱点。

与假设场景相比，它在泰国进行试验时的表现非常不同。

一个问题是该算法需要原始的眼底图像。这与偶尔脏镜头、不可预测的灯光以及接受过不同培训水平的摄影师的现实情况相去甚远。

研究人员表示，他们已经吸取了教训，认识到使用更好的数据和咨询广泛的人的重要性。

谷歌对其模式充满信心，去年 10 月，该公司宣布将其授权给泰国和印度的合作伙伴。谷歌还表示，正在与泰国公共卫生部合作评估该工具的成本效益。

成本是新技术的一个非常重要的方面。

Ramos 先生表示，Retmarker 的服务每次放映的费用约为 5 欧元，但根据放映量和地点的不同而有所不同。在美国，医疗账单代码的设置要高得多。

在新加坡，Daniel S W Ting 及其同事比较了三种糖尿病视网膜病变筛查模式的成本。

最昂贵的是人工评估。然而，完全自动化并不是最便宜的，因为它有更多的误报。

最经济实惠的是混合模型，其中结果的初始过滤是由人工智能在人类接管之前执行的。

该模型现已集成到新加坡卫生服务局的国家 IT 平台中，并将于 2025 年上线。

然而，丁教授认为，新加坡之所以能够节省成本，是因为它已经拥有强大的糖尿病视网膜病变筛查基础设施。

因此，成本效益可能会有很大差异。

健康非政府组织 PATH 的首席人工智能官比拉尔·马丁 (Bilal Mateen) 表示，在英国等富裕国家或中国等一些中等收入国家，有关保护视力的人工智能工具的成本效益数据相当强劲。但世界其他地区的情况并非如此。

– 随着人工智能能力的快速进步，我们需要越来越少地询问它是否可能，但无论我们是为所有人还是只为少数特权者构建，我们都需要越来越多地询问。我们需要的不仅仅是有效决策的有效性数据，”Mateen 博士敦促道。

Channa 博士指出，即使在美国国内也存在健康公平差距，她希望这项技术能够帮助弥合这一差距。“我们确实需要将其扩展到眼科护理机会更加有限的地方。”

她还强调，老年人和有视力问题的人应该去看眼科医生，人工智能定期检测糖尿病眼病的便利性不应妨碍人们对所有其他眼病的关注。事实证明，人工智能算法更难检测其他眼部疾病，例如近视和青光眼。

但即使有这些警告，“这项技术仍然非常令人兴奋，”查纳博士说。

– 我很高兴看到我们所有的糖尿病患者都得到及时的筛查。我认为考虑到糖尿病的负担，这确实是一个潜在的很好的解决方案。”

回到约克郡，奎因先生当然希望新技术能够腾飞。

如果人工智能能够及早发现他的糖尿病视网膜病变，“我一定会用双手抓住它。”