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AI輔助診斷系統讓非眼科臨床醫師共同投入糖尿病眼底病變照護鏈
2023-05-23

全台糖尿病的患者約220多萬人,2018年迄今的眼底檢查率僅約為45%。由於眼科醫師的缺乏(醫病比約1200:1),若無醫療巡檢團隊的協助,山地離島偏鄉的眼底檢查率甚至最低不到20%。透過工研院林昱仁總監團隊研發的糖尿病眼底影像人工智慧輔助判讀系統,將可擴大協助非眼科專科醫師共同投入糖尿病患者的眼底病變照護(現行眼科專科醫師5-10倍以上人力),大幅改善偏遠地區的醫療服務能量...

全台糖尿病的患者約220多萬人,2018年迄今的眼底檢查率僅約為45%,但由於眼科醫師的缺乏(醫病比約1200:1),若無醫療巡檢團隊的協助,山地離島偏鄉的眼底檢查率甚至最低不到20%。以非眼科專業醫師所組成的糖尿病共同照護網絡,具有約眼科專科執業醫師5-10倍以上專業人力,透過工研院林昱仁總監團隊研發的糖尿病眼底影像人工智慧輔助判讀系統,將可擴大協助非眼科專科醫師共同投入糖尿病患者的眼底病變照護,大幅改善偏遠地區的醫療服務能量。

糖尿病眼底影像AI輔助診斷系統以多項功能成為非眼科臨床醫師頂尖助手

工研院林昱仁總監團隊研發的糖尿病眼底影像AI輔助診斷系統,提供多項核心功能輔助非眼科臨床醫師診斷眼部病變:

(1) 影像品質判斷
眼底影像品質常因為拍攝者操作不當致使成像品質極差,當品質差時,不論AI或醫師都無法判讀,必須重新進行拍攝。本解決方案在拍攝後,立即判斷眼底影像品質是否良好可以判讀,避免無法判讀需要再度召回病人重新檢查的人力金錢浪費。

(2) 糖尿病視網膜病變的嚴重程度分級
提供糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy, DR)嚴重程度五個級別(No apparent retinopathy, Mild NPDR, Moderate NPDR, Severe NPDR, PDR)的分級結果,醫師可以給予不同分級病患更為妥適的醫療照護,例如:眼底檢查的間隔時間。亦提供是否轉診眼科的二分類結果,亦即是否超過輕度非增殖性視網膜病變(more than mild diabetic retinopathy; mtmDR或稱為referable DR; RDR),可以輔助醫師決策是否轉診眼科進一步檢查治療。

(3) 糖尿病視網膜的病徵位置
提供眼底四種主要病徵:微血管瘤(microaneurysm, MA)、出血(hemorrhage, H)、硬滲出物(hard exudate, HE)以及軟滲出物(soft exudate/cotton wool spot, SE/CWS)的偵測結果。透過病徵位置的標示可以提供疾病嚴重程度分級的可解釋性,以利輔助非眼科醫師進行眼底病變程度的判讀。

(4) 糖尿病黃斑部的病變嚴重程度分級
黃斑部面積雖然只佔視網膜的5%,但是卻是視網膜最重要的部分,發生病變視力會受很大的影響,因此一旦發現病變應盡快就醫。提供糖尿病黃斑部水腫(Diabetic Macular Edema, DME)的二分類結果,將可決定黃斑部水腫最佳治療的時機。

(5) 糖尿病黃斑部的組織結構位置
提供眼底二種主要組織結構:視盤(Disc)、黃斑部(Macula)的位置標示,協助醫師向患者解釋病情,提高糖尿病患者後續轉診眼科的遵循性。黃斑部區域的大小是以視盤長/寬為直徑、黃斑部中心凹(fovea)為圓心所框出的區域,在此區域內若出現HE即表示為黃斑部水腫。

※工研院林昱仁總監團隊研發的糖尿病眼底影像AI輔助診斷系統,具備五項核心功能供臨床醫師精準診斷糖尿病眼底病變。(圖片來源:工研院林昱仁總監團隊)

工研院林昱仁總監團隊研發AI眼底影像輔助診斷系統,結合眼科醫師專業知識經驗與人工智慧AI分析技術之人腦與AI雙腦協作,更有效率地協助糖尿病的第一線照護的非眼科醫師進行糖尿病眼底病變的診斷,免除轉診眼科的不便利,進而提高潛在病患早期發現的比率。

此外,糖尿病眼底病變AI輔助診斷與偵測技術更於2020年完成臨床試驗,並於2021年6月取得台灣食品藥物管理署(TFDA)二類醫療器材上市許可證。

※工研院林昱仁總監團隊的糖尿病眼底影像AI輔助診斷系統已取得台灣第二類醫材上市許可。(圖片來源:工研院林昱仁總監團隊)

※系列報導:

※本文由生策中心新創幫編輯群採訪撰寫(口述:工研院林昱仁總監團隊 執筆:陳柏翔)。如有引用,請確實註明出處來源。

 

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