【時報訊】滿市的研究人員表示，他們相信利用人工智慧（AI）分析視網膜照片可以幫助檢測出約一百種疾病，有時甚至可以在出現首發症狀之前就進行檢測。
據他們表示，檢測範圍不僅限於眼部疾病，還可能包括心血管疾病、全身性疾病和神經退化性疾病。
「我們希望幫助（臨床醫生）進行快速、大規模的眼部和全身性疾病篩檢，以預防視力喪失或其他潛在的危險疾病，」高級技術學院（ETS）的研究員艾耶德（B. Ayed）教授在ETS-DIAGNOS教席正式啟動儀式間隙接受加通社獨家採訪時表示。
艾耶德教授及其在Diagnos公司的同事表示，他們相信這種方法可以顯著提高篩檢速度，並有助於預防嚴重的併發症，尤其是視力喪失。艾耶德教授是Diagnos公司的首席科學家，負責人工智慧方面的工作。
迄今為止，該人工智慧系統已使用約五十萬張病人提供的圖像進行訓練。
據他解釋說，這項技術能夠分析在臨床環境中使用驗光師和眼科醫生已廣泛使用的設備拍攝的視網膜影像。
「這些影像與他們（臨床醫生）擁有的影像相同，不同之處在於我們處理影像的方式，」艾耶德說，他的研究領域包括醫學影像分析和電腦輔助診斷。
「我們獲取他們在全面眼科檢查期間拍攝的圖像進行分析，然後將信息反饋給他們。好消息是，這些信息包含大量生物標誌物，而且不僅與眼部健康相關。」
他補充道，這台機器能夠「提取肉眼無法看到的非常複雜的訊息，例如與心血管健康相關的血管結構的測量數據」。
他保證其目標並非取代專科醫生，而是為他們提供一項快速分流工具，以便更快地識別高風險病例並加快診斷速度。
這款人工智慧的獨特之處在於，它可以向臨床醫生「解釋」其得出結論的過程。
例如，它可以指出影像中支持其結論的區域，並評估自身的不確定性，最終將診斷責任留給醫護人員。
「我們希望（人工智慧）能夠被解釋，」Diagnos營運長高朱爾（Y. S Couture）表示，該公司利用人工智慧為醫療專業人員提供資訊。「我們希望能夠理解它是如何做出決定的，以及它的依據是什麼。」
他表示，對於必須與病人面對面交流的臨床醫生來說，這是「非常重要」的功能。
「臨床醫生需要能夠理解人工智慧的運作過程，以便向病人解釋，」高朱爾指出。
研究人員也正在開發相關機制，使該工具能夠告知臨床醫生其對結論的置信度。
「人工智慧能夠顯示它的置信度很高，甚至能夠說根據我觀察到的情況和校準方式，我的置信度很低，我完全不確定，所以請謹慎行事，』」艾耶德說。
儘管如此，他仍然認為人工智慧在眼科疾病篩檢方面已經展現出很高的成熟度。
近年來，美國食品藥物管理局（FDA）已授權使用多種人工智慧技術篩檢糖尿病視網膜病變。
在青光眼和老年黃斑部病變等疾病的篩檢方面也取得顯著進展。
人們也認為，人工智慧可以用於篩檢高血壓或動脈粥狀硬化等心血管疾病，以及愛森默癡呆症、多發性硬化症或帕金森氏症等神經退化性疾病。
「我們需要明確我們提供的服務，因為這關乎人們的健康，」高朱爾總結道。 「醫療事故會危及病人安全。對此我非常非常謹慎。」
