人工智能能否帮助预防糖尿病导致的失明?Could AI help prevent diabetes-related sight loss?

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.bbc.com英国 - 英语2024-12-17 09:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2067字
本文探讨了人工智能在糖尿病视网膜病变筛查中的应用及其潜在优势,通过介绍患者特里·奎因的故事,强调了早期筛查的重要性,并讨论了成本效益和技术普及的问题。
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人工智能能否帮助预防糖尿病导致的失明?

特里·奎因(Terry Quinn)十几岁时就被诊断出患有糖尿病。在某些方面,他反抗这一标签和频繁的检查,不想感觉自己与众不同。他最大的恐惧是有一天可能需要截肢。视力丧失,糖尿病的另一可能并发症,并不在他的考虑范围内。“我从没想过会失去视力,”住在西约克郡的奎因说。

但有一天他发现眼睛出血。医生告诉他,他患上了糖尿病视网膜病变:糖尿病引起的视网膜血管损伤。这需要进行激光治疗,随后是注射治疗。

最终,这些治疗无法阻止他的视力恶化。他在走路时撞到路灯杆伤到了肩膀,看不清儿子的脸,不得不放弃开车。“我觉得自己很无能,觉得自己像个什么都做不了的影子,”他回忆道。

帮助他走出绝望的一件事是导盲犬协会的支持,该协会为他安排了一只名叫斯宾塞(Spencer)的黑色拉布拉多犬。“他救了我的命,”奎因说,他现在是导盲犬协会的筹款人。

在英国,NHS每一年或两年邀请患者进行糖尿病眼病筛查。美国的指南建议,所有2型糖尿病患者在确诊时应进行筛查,如果没有问题,则每年进行一次。然而,实际上许多人并没有接受筛查。

“有非常明确的证据表明,筛查可以预防视力丧失,”美国威斯康星大学麦迪逊分校的视网膜专家鲁玛萨·查纳(Roomasa Channa)博士说。

在美国,障碍包括费用、沟通和便利性。查纳博士认为,使测试更容易获得会帮助患者。

为了筛查糖尿病视网膜病变,医疗专业人员会对眼球后壁(称为眼底)进行拍照。目前,手动解读眼底图像是一项“重复性很强的工作”,查纳博士说。

但一些人认为,人工智能(AI)可以加速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AI可以被训练来识别它。在某些情况下,AI可以决定是否需要转诊给眼科专家,或与人工图像分级员协同工作。

葡萄牙健康技术公司Retmarker开发了这样一个系统。其系统可以识别可能有问题的眼底图像,并将其发送给人类专家进一步调查。“我们通常将其用作支持工具,为人类提供信息以做出决策,”Retmarker的首席执行官若昂·迪奥戈·拉莫斯(João Diogo Ramos)说。

他认为,对变化的恐惧限制了这种基于AI的诊断工具的采用。

独立研究表明,像Retmarker Screening和Eyenuk的EyeArt这样的系统具有可接受的敏感性和特异性。敏感性是指测试检测疾病的能力,而特异性是指测试检测无疾病的能力。

一般来说,非常高灵敏度可能会导致更多假阳性。假阳性不仅会引起焦虑,还会增加不必要的专科就诊费用。一般来说,低质量的图像会导致AI系统出现假阳性。

谷歌健康的研究人员一直在研究他们开发的用于检测糖尿病视网膜病变的AI系统的弱点。在泰国进行试验时,其表现与假设情景大相径庭。

其中一个问题是算法需要完美的眼底图像。这与现实中偶尔脏污的镜头、不可预测的光线和不同水平培训的摄像师相差甚远。

研究人员表示,他们从中吸取了教训,认识到与更好的数据和广泛人群合作的重要性。谷歌对其模型充满信心,10月份宣布已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。

成本是这项新技术的一个非常重要的方面。拉莫斯先生表示,Retmarker的服务每次筛查费用约为5欧元,但具体费用会根据数量和地点有所不同。在美国,医疗账单代码设置得要高得多。

在新加坡,丹尼尔·S·W·廷(Daniel S W Ting)和他的同事比较了三种糖尿病视网膜病变筛查模型的成本。最昂贵的是人工评估。然而,完全自动化并不是最便宜的,因为它有更多的假阳性。

最经济实惠的是混合模型,初始结果筛选由AI完成,然后由人类接手。该模型现已集成到新加坡卫生服务的国家IT平台中,并将于2025年上线。

然而,廷教授认为,新加坡之所以能够实现成本节约,是因为已经建立了稳健的糖尿病视网膜病变筛查基础设施。

PATH健康非政府组织的首席AI官比拉尔·马特恩(Bilal Mateen)指出,围绕保存视力的AI工具的成本效益数据在富裕国家如英国或一些中等收入国家如中国较为强劲。但在世界其他地区并非如此。

“随着AI能力的迅速提升,我们需要问的不是它是否可能,而是我们是否为所有人而不仅仅是少数特权者建设。我们需要的不仅仅是有效性数据来进行有效决策,”马特恩博士敦促道。

查纳博士指出了美国国内的健康公平差距,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那些眼保健资源更加有限的地方。”

她还强调,老年人和视力有问题的人应该去看眼科医生,AI在常规检测糖尿病眼病方面的便利性不应分散对其他眼病的关注。其他眼病如近视和青光眼已被证明更难让AI算法检测。

但即便如此,“这项技术非常令人兴奋,”查纳博士说。“我希望我们的所有糖尿病患者都能及时接受筛查。考虑到糖尿病的负担,这确实是一个非常有潜力的解决方案。”

回到约克郡,奎因先生当然希望这项新技术能够推广开来。如果AI早些时候就能用于检测他的糖尿病视网膜病变,“我会毫不犹豫地抓住这个机会。”


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