凯瑟琳·简博士在副州长本·卡罗尔颁发的2026年维多利亚州卫生与医学研究州长奖中获得了卫生服务研究奖。
简博士在澳大利亚眼科研究中心（CERA）的眼科流行病学团队完成了这项研究，这是她墨尔本大学博士学位的一部分，研究内容是人工智能如何支持初级保健中青光眼的早期检测。
一项持续进行的研究估计，全国范围内采用AI辅助青光眼筛查可为澳大利亚医疗系统带来显著的节约。
"这一认可不仅属于我个人——它反映了我从CERA和团队获得的信任、平台和支持，"简博士表示。
青光眼是全球导致不可逆失明的主要原因，然而在澳大利亚，大约每100名患有该疾病的人中，有63人并不知道自己患病。
该疾病在早期阶段往往因缺乏明显症状而未被发现。
"早期检测非常重要，因为一旦我们知道一个人患有青光眼，目前的治疗方法通常可以阻止进一步的视力损失，"简博士表示。
对大多数人来说，拜访验光师或全科医生是进行眼睛检查的重要第一步。
这种AI辅助筛查工具旨在支持初级保健临床医生更早识别出青光眼风险人群，然后转诊给专科医生进行进一步检查和治疗。
"该筛查工具旨在协助临床医生，"简博士表示。
"它不会给出最终诊断，因为只有眼科护理提供者才能做出这一判断。"
除了CERA的同事外，简博士还与来自莫纳什大学和斯坦福大学的研究人员合作，并得到博士导师何明光教授、阿尔吉斯·文格里斯教授和兰德尔·斯塔福德教授的支持。
诊所中的筛查
该研究已转化为实际应用场景，在澳大利亚不同类型的诊所中试验了两种AI赋能的筛查系统。
第一种系统专为验光诊所设计，可与他们现有的相机配合使用，这些相机能够捕捉眼睛后部感光视网膜的详细图像。
该模型目前已部署在200多家验光诊所。
第二种是为全科医生诊所设计的自包含式亭子，使用AI和内置视网膜相机。这是全球首个在全科医生诊所进行的已发表AI辅助青光眼筛查试验。
该亭子使用自动语音指令引导患者完成成像过程。
"患者被建议将头部放在下巴支架上，向前倾斜抵住前额杆，然后相机自动拍摄视网膜图像，"简博士表示。
"几秒钟内，它会生成一份供患者和全科医生解读的报告。"
报告将结果清晰地分为三类，根据青光眼风险程度，这有助于临床医生决定是否需要转诊给专科医生进行进一步检查或治疗。
支持医疗保健
这些筛查工具在用于诊所前经过了广泛评估。
结果显示，与没有AI辅助相比，有AI辅助的临床医生在青光眼筛查方面的准确性、一致性和效率都有显著提高。
"我们的最终目标是减少澳大利亚63%未被诊断出的青光眼患者，使更少的人遭受这种可预防的视力损失，"简博士表示。
CERA与世界卫生组织长期合作的下一阶段旨在为全球威胁视力的疾病带来实用解决方案。
一个AI驱动的糖尿病筛查系统有潜力改善该疾病的检测方式并降低医疗成本。
【全文结束】