近年來，香港人的健康意識逐漸提高，尤其是對於早期疾病診斷和預防的重視程度。「智能眼底分析」技術的開拓，不僅打開了醫療健康領域的新篇章，也為我們帶來了早期發現眼底疾病的新希望。這項技術利用人工智能分析眼底圖像，能夠在無痛無創的情況下迅速識別出可能的健康隱患，從而提前預防和治療。
智能眼底分析能夠精確地分析視網膜影像，檢測視網膜的異常變化，利用先進的人工智能（AI）算法在數秒之內識別出高達的 35種眼病及 9種慢性疾病。除了初期的黃斑部病變、糖尿病視網膜病變等潛在眼疾外，還延伸至評估心腦血管健康風險，這對於體檢項目中往往缺乏的心腦血管疾病預防提供了全新的途徑。
(延伸閱讀有關智能眼底分析資訊)
早期識別疾病的風險與跡象
能夠透過智能眼底影像分析作出的疾病風險評估包括動脈硬化、糖代謝、貧血、心腦血管、認知障礙症、腦腫瘤、黃斑視力損傷及猝死風險評估等，而當中偵測的病變包括以下多個類別：
| 近視 | 1. 豹紋樣改變 2. 中重度病理性近視改變 | |
| 視神經(青光眼) | 1. 杯盤(C/D)比偏大(青光眼) 2. 牽牛花綜合徵 | 3. 視神經萎縮 4. 其他視神經異常 |
| 視網膜及脈絡膜 | 1. 玻璃膜疣 2. 大玻璃膜疣/色素異常 3. 玻璃體變性 4. 視網膜有髓神經纖維 5. 視網膜色素變性 6. Coats病 7. 小柳原田病 | 8. 視網膜脫離(後極部) 9. 視網膜少量出血 10. 視網膜激光斑 11. 先天性脈絡膜缺損 12. 其他輕微異常 13. 其他明顯異常 |
| 黃斑類 | 1. 年齡相關性黃斑變性早中期 2. 黃斑水腫 3. 年齡相關性黃斑變性進展期 4. 黃斑前膜 | 5. 中心性漿液脈絡膜視網膜病變 6. 黃斑裂孔 7. 脈絡膜新生血管性病變/地圖樣萎縮 8. 其他黃斑部異常 |
| 糖尿病(糖尿眼) | 1. 糖網輕度非增 2. 糖網中度非增 | 3. 糖網重度非增 4. 糖網增殖期 |
| 血管類 | 1. 眼底動脈彈性減弱 2. 視網膜動脈硬化 3. 視網膜高血壓病變中重度 | 4. 動脈阻塞 5. 靜脈阻塞 |
| 腫瘤相關 | 1. 脈絡膜血管瘤 2. 視盤邊界不清 | 3. 視盤黑色素細胞瘤 |
提升診斷準確度 降低醫療負擔
智能眼底相技術為醫療領域帶來了革命性的改變，能夠以非入侵性的方式偵測包括阿茲海默症在內的多種疾病，檢測方便快捷外亦因大數據的演算而提高準確度。
的確為長者及有需要的人士提供了一個簡易、安全且低成本的篩查工具。這項技術的應用亦不斷延伸，不僅限於診斷眼科疾病，令不少慢性病可於早期發現，為預防和治療提供了寶貴的時間視窗。
技術的限制及注意事宜
然而，儘管智能眼底相技術展現出巨大的潛力，它也存在一定的局限性。例如，對於在三個月內接受過白內障手術、兩周內進行過激光矯視手術，或者曾經接受過光動力療法或光敏藥物治療的患者，智能眼底相的檢測可能不適用。此外，所有的檢查結果都只能作為輔助診斷的指標，並不能替代醫生的專業臨床判斷和治療。患者應該在醫生的指導下，結合智能眼底技術和其他必要的檢查，以獲得最準確的診斷和治療建議。
總括來說，智能眼底技術為大眾提供了一種新的健康篩查選擇，尤其在面對人口老齡化和慢性疾病患率上升的挑戰時，顯示出其獨特的價值和意義。未來，隨著技術的不斷進步和應用的拓展，它有望成為社區醫療中不可或缺的一部分，為提高疾病早期發現率和治療成功率做出重要貢獻。
(參考資料：香港中文大學眼科中心)
最後更新：26/08/2024
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