糖尿病可能引发视网膜病变，这种并发症又有可能进一步导致失明。但好消息是，早期筛查和适当护理能够防止或减缓病变过程，也凸显出筛查工作的重要意义。目前，筛查仍是预防糖尿病视网膜病变并发症方面的重要手段，而人工智能（AI）技术则有望大大增强筛查项目的功效。
如何在筛查项目中应用人工智能
近年来，AI已经成为糖尿病视网膜病变早期检测与治疗领域的重要工具。AI驱动的计算机辅助诊断系统也在开发当中，用于分析视网膜图像并识别与糖尿病视网膜病变相关的异常状况。这些系统使用机器学习算法来识别并分类微动脉瘤、出血及渗出物等特征。通过分析这些特征，AI可以前一段病情的严重程度并推荐适当的治疗方法。
使用AI模型进行糖尿病视网膜病变筛查的工作流程示例。
在由AI驱动的眼科检查过程中，医生会捕捉视网膜图像并将其上传至云服务器。之后，AI利用先进的机器学习算法对这些图像进行分析，再将结果整理成可供临床医生参考的综合报告。这些报告中详细列举了一切潜在的异常状况，AI或人类可以进一步评估这些异常，以确定疾病或病变的相关风险。
对于患病风险较高的患者来说，这些诊断也能指导实施早期干预措施、尽可能消除潜在的视力丧失。凭借这种更加积极主动的诊断方法，对患者的视力保护能力将得到显著提升。
AI与人类合作，共同诊断糖尿病视网膜病变
最近发表在期刊《JAMA Network Open》上的一篇研究论文，评估了AI算法分析非侵入性视网膜成像的能力。与人类分级专家制定的极为严格的参考标准相比，这种算法在预测糖尿病视网膜病变的未来发展方面有着令人印象深刻的87.2%敏感度与90.7%特异性。
此外，西雅图华盛顿大学的一个团队也进行了审查，评估了专门针对糖尿病视网膜病变设计的各类AI算法性能。AI输出将接受眼科医生制定的参考评估标准。研究结果表明，在多数测试当中，算法的表现都全面优于人类专家。不过，此次审查对于这些技术在临床实践中的局限性和可及性表达了担忧。
通过将AI技术之力与医疗保健专业人士的知识相结合，无疑能够制定出更加准确的诊断与行之有效的治疗计划。AI有助于早期识别糖尿病视网膜病变等疾病，确保患者病症得到及时干预、治疗结果实现最终改善。
重症患者的早期发现
糖尿病视网膜病变的早期发现，对于成功治疗及改善患者预后至关重要。这不仅能够降低对于频繁检查的需要，还有助于控制医疗费用。早期发现能够将糖尿病患者视力丧失的风险降低达95%。
医疗保健服务商可以使用预测AI模型及诊断辅助功能以准确发现需要监测的患者，并指导他们接受适当护理。来自纽约的一支团队开展一项研究，希望探索如何通过眼底照相来确定糖尿病视网膜病变风险。通过机器学习算法训练的AI，系统已经能够从图像中评估出风险。
AI系统能够帮助减轻医疗保健专业人士的工作量，让他们能将更多时间投入到高质量的患者护理当中。鉴于医务人员的日益短缺，这一点将至关重要。与此同时，AI还能分担相当一部分来自医学图像分析的艰巨任务。这种方法能够优先考虑需要立即给予关注的患者，借此优化医疗资源利用率，同时避免非必要检查以节省时间和资金。此外，AI模型还有助于及早发现潜在的健康风险，从而进一步改善患者的治疗效果。
人工智能诊断糖尿病视网膜病变的局限性
由于有效性仍存在一定争议，AI在治疗糖尿病视网膜病变方面的应用始终是个充满争议的话题。虽然AI有助于筛查患者是否患有糖尿病视网膜病变，但研究人员在报告中强调，单纯依赖AI有可能导致过度诊断和过度治疗。这是因为AI算法有时会将不具有临床意义的病变定性为需要立即治疗。
AI在糖尿病视网膜病变诊疗中的另一大局限，在于其分析视网膜图像并提出全面治疗建议的能力。虽然AI能够检测出视网膜的某些特征，但却无法评估患者的病史、当前症状或者其他可能对治疗决策具有重大影响的其他因素。
因此，医疗保健专业人士应将AI看作为糖尿病视网膜病变患者提供个性化护理的补充工具，而不是要全面替代人类临床医生。
未来还将出现更多、更强大的诊疗工具
通过利用AI识别高危人群并促进早期诊断/监测能力，我们完全有能力降低糖尿病患者发生视力丧失及失明的患病率。而这项技术的能力还远不止于此。
这些系统还能够提高筛查准确性、效率与可负担性，将这些功能普及到更广大的人群当中。当然，为了提供最理想的患者与社会效益，AI技术还必须遵循健全的道德准则、并有效融入既有医疗保健环境。
我们的目标，应该是进一步提高AI系统的诊断准确性，并将其与有助于健康生活方式的干预措施相结合，从而在各个层面预防糖尿病视网膜病变的发生和发展。
