是否失智，看「眼睛」就知道！科學家研發AI工具，能在發病前20年就看出端倪

ChatGPT推出已將近1年，它在這段期間成功掀起AI熱潮，讓產業界與社會大眾充分認知到AI在各種工作上的強大力量。雖然現在AI熱潮有漸漸消退之勢，但它的影響力仍持續不斷在各大領域發展。例如在醫療產業，近期科學家研發一款AI，能透過視網膜照片檢測是否罹患阿茲海默症。

《華爾街日報》報導：Is the Eye the Window to Alzheimer’s?

AI檢測視網膜，有效判斷是否罹患阿茲海默症

阿茲海默症是常見的失智疾病，將近30萬台灣人、超過600萬美國人受此病折磨。雖然目前科學家知道阿茲海默症與腦部發炎和神經退化有關，但關於該疾病的發病原因與機轉至今仍沒有解答，因此現代醫學目前無法完全治癒阿茲海默症，只能設法延緩病程，並降低疾病對患者的傷害。

若能及早診斷阿茲海默症並加以治療，就能降低疾病的傷害。而阿茲海默症患者大腦會有稱為β澱粉樣蛋白的黏性斑塊，透過檢測該斑塊，醫生可以診斷是否罹患阿茲海默症；其中一種檢測方式，就是透過視網膜掃描。近期，加拿大新創生技公司RetiSpec開發分析視網膜掃描圖像的AI，不僅能在發病前20年就檢測出該疾病的因子，還能降低檢測成本，整個過程就跟一般視力檢查無異。

除了RetiSpec，總部位於加州的德國生技公司Neurovision也開發類似技術。他們使用機器學習，開發視網膜掃描檢測與血液測試，用AI模型分析阿茲海默病患的視網膜掃描圖像的異常狀況。透過觀察特定蛋白質或扭曲的血管堆積，能作為判斷是否罹患阿茲海默症，或者是其他失智症的依據。Neurovision的聯合創辦人Steven Verdooner說明，視網膜的掃描圖都會有暗區，加上斑塊沉積物非常小，肉眼很難辨別，但AI就能夠捕捉到肉眼無法察覺到的斑塊，做出更準確的診斷。

傳統檢測儀器昂貴，AI能降低阿茲海默症診斷成本

傳統的阿茲海默症檢測方法，是透過脊椎穿刺或PET掃描來檢測神經系統的β澱粉樣蛋白和纏結tau蛋白鏈濃度，來診斷是否罹患該病，如目前PET掃描精準度高達90%，是醫學界診斷阿茲海默症的黃金標準。但PET掃描費用高達6,000美元（約新台幣19萬元），而且需要等待數週才能知道診斷結果，金錢與時間成本高昂。

但若採用AI技術就可以加快診斷過程，而且成本低，大幅降低阿茲海默症的診斷難度。例如RetiSpec的AI，它能連接到驗光師的檢測儀器，直接掃描視網膜的照片，且量測的光譜範圍比人眼所能看到的更廣，能快速檢測大腦內β澱粉樣蛋白的光學特徵，及時提供檢測結果。最新一項針對271名患者的研究顯示，由AI檢測的結果準確率已達到80%。 （相關報導： 全球每3秒就有1人罹患失智症 醫療照護將達2.8兆美元 社會成本更高 ｜ 更多文章 ）

而在亞利桑那大學的醫學院，神經學副教授Rui Chang建立一套人工智慧模型，負責識別阿茲海默症相關的遺傳觸發因素，尋找需要移除或抑制的基因目標，進而改變阿茲海默症病程發展。以傳統識別方式進行此研究相當緩慢，如同在茂密的資訊森林當中，一次只觀察一棵樹；但AI可以一次觀察整片資訊森林，找到人類難以發現的東西。比如該模型僅花費兩個月就確認6,000個基因目標，若用傳統的方式進行，則需要花上10年的時間才能達到同樣數量的結果。

醫學樣本較少，開發AI工具一大挑戰

問題是，AI需要大量數據來學習訓練，才能完善運作，但醫療領域的樣本有限，數據相對較少。而且與受控的實驗室環境相比，臨床病例差異較大，讓AI失效的可能性提升。

AI研究員有意識到樣本稀少的問題，因此採取行動改善。例如RetiSpec與14個研究合作夥伴採集樣本，並選擇種族和社會經濟多樣化的社區來收集樣本；Neurovision從不同的數據集中收集樣本，並與其他數據集比較，盡可能減少錯誤發生的機率；亞利桑那大學教授Chang也使用數學模型來克服問題，試圖減少錯誤並提升預測的準確性。

阿茲海默症目前是不治之症，只能透過及早發現的方式來延緩病程與改善狀況，而透過AI檢測視網膜圖像的方式，讓醫師能夠以更低成本、更快的方式檢測出阿茲海默症，並提供適當的治療與照顧。雖然現在市場對AI的熱潮消退，但AI仍在升級各個產業，提升人們的生活水準。除了檢測阿茲海默症，也期望AI能找到治療方式，幫人類解決這麻煩的慢性疾病。 （相關報導： 全球每3秒就有1人罹患失智症 醫療照護將達2.8兆美元 社會成本更高 ｜ 更多文章 ）

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責任編輯／郭家宏