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AI

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为了守护病患的视力健康,马来西亚卫生部和医疗科技公司Qmed Asia有限公司合作,开发了人工智能(AI)系统“DR. MATA”,可以快速和精准地识别糖尿病视网膜病变的早期征兆,帮助患者远离这场“看不见的危机”。 我们往往会忽略眼睛的健康,每天追短剧、阅读、开车,甚至睡前,都还要在桌灯下刷小红书、Threads,忘了给它设下休息时段。 对糖尿病患者来说,能看见其实是一种幸福。有些病患因血糖失控,而出现糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy),导致眼睛微血管受损,最后视力模糊,甚至可能失明。 为了守护病患的视力健康,马来西亚卫生部和医疗科技公司Qmed Asia有限公司合作,开发了人工智能(AI)系统“DR. MATA”,可以快速和精准地识别糖尿病视网膜病变的早期征兆,帮助患者远离这场“看不见的危机”。 糖尿病像一个隐形杀手,会在你不经意间悄然逼近,给你的生活一个重击。根据《2023年全国健康和发病率调查》,在马来西亚,每6个人就有1个人患上糖尿病。不过,令人担忧的是,在18岁至29岁的年轻群体当中,有高达84%的人对患病毫不知情。然后,在全国范围内,有多达40%的患者根本没有察觉自己已患病。 一旦血糖长期超标,全身的血管和神经都会遭受损害,进而面临很多并发症风险,尤其是大脑、心脏、肾脏和眼睛这四个关键器官。所谓预防胜于治疗,相比其他3个器官,眼睛是最容易发现病变的征兆。医生只需使用眼底照相机(Fundus Camera)拍摄视网膜图像,就能很直观地评估眼睛和血管的健康状况。 许多人并没有意识到,糖尿病视网膜病变是导致失明的第二大元凶。根据卫生部在2007至2008年的糖尿病眼病登记报告,多达34.6%的糖尿病患有糖尿病视网膜病变。这些病患当中,有50.7%属于轻度、26.1%为中度、9.5%属于重度,以及11.4%是增殖性糖尿病视网膜病变,属于末期阶段了。 如今,通过“DR. MATA”系统,民众到政府诊所检查眼睛时,可以尽早发现病变的征兆,阻止病情恶化。 AI打通“最后一哩路” Qmed Asia有限公司创办人林晓仲医生(Dr Kev Lim)说,“DR. MATA”的灵感是源自前国家眼科服务主任拿督诺法丽莎娜医生(Datuk Dr Nor Fariza binti Ngah)。目前,她是马来西亚卫生部副总监(研究与技术支援)。 两年前,两人在一场人工智能研讨会上碰面。双方交流后找到共同愿景,即希望AI医疗普及,造福人群。这场跨界合作也催生了本土AI医疗系统“DR. MATA”。 不过,林晓仲澄清他们非原创者,只是扮演桥梁的角色,为卫生部的科研成果注入更多价值,将它转化成一个能够普及和被诊所实际使用的产品。 他说,政府早年添购了数百台眼底照相机,分别安置在政府诊所(Klinik Kesihatan)。这款仪器可以直接拍摄病患的视网膜和眼底照片。然而,不是每一间诊所的医生懂得解读眼底照片。 普遍上,政府诊所会累积一定的照片数量,之后再请眼科专科医生集中诊断。若发现异常,就请诊所护士致电给病患回来复诊。这一来一回有可能耽误了最佳治疗时机。 为了解决这段“最后一哩路”,卫生部开发了一套AI系统。他们动用1万5000张的眼底照片来训练AI模型,让系统迅速检测和判读糖尿病视网膜病变。只不过,当时的系统没有和眼底照相机整合。医生拍摄完毕后,需要用随身碟拷贝照片,再插入电脑分析,导致整个流程很繁琐。 当Qmed Asia加入以后,他们与不同的眼底照相机制造商洽谈,把AI系统整合到机器上面。团队也重新训练这批数据,让精准度变得更高。Qmed Asia在2024至2025年间,开展了多个试点整合和验证“DR. MATA”项目,直至今年6月份才正式结束。 林晓仲自豪地说,截至目前,准确率已经达到84%。 一张照片救回一双眼睛 那么“DR. MATA”是如何操作?首先,必须在连接眼底照相机的电脑上安装“DR. MATA”软件。当医生在拍摄病患眼睛时,AI会实时处理视网膜的影像,并在10秒内提供结果。 “DR. MATA”会将糖尿病视网膜病变的症状分为3种等级——0级(正常)、1级(中度)和2级(严重)。当AI检测结果显示0级时,诊所医生会建议病人一年后回来复诊;若为1级,医生会提醒病患控制饮食和血糖,并安排半年后复查;一旦检测为2级,医生会立即转介至眼科专科医生做治疗。 林晓仲说,“DR. MATA”是采取“宁可犯错不可放过”的机制。假设出现误判,例如专科医生后来认为只是中度,但AI至少为病患提供保障,不让对方错过治疗的良机。 随后,他接着说,目前,全国大约有860名眼科医生和3200名验光师,却要应对数百万名的糖尿病患者。AI系统的出现可以协助眼科医生筛查,减轻工作负担。 本地数据养成的AI眼科医生 “DR. MATA”是大马国产的AI医疗系统,100%采用本地数据来训练。 林晓仲曾尝试使用外国AI模型来测试国民的糖尿病视网膜病变,结果准确度直接下降20%。这是因为分布偏移(distribution shift)的缘故,由于外国AI模型是依据当地的人群做训练,例如欧美国家是以西方人的眼睛为准,而大马是多元种族结构,如果套用外国AI模型会“水土不服”。 “训练AI还是要以当地状况为准。” 关于隐私安全的疑虑,林晓仲也一并回应。他说,所有数据都会储存在本地伺服器,而病患资料也会全程加密。当资料上传到云端时,眼底照片和病患个人资料是分开存放。这意味着,假设真的不幸外泄,对方拿到照片,也不知道是属于哪一位病患。 当问及下一步研究计划时,他称,现阶段已经能让AI检测青光眼和白内障,大幅提升了这套系统的临床应用价值。他希望未来可以通过AI检测更多眼部疾病,逐步将准确度提高至95%或更高。 林晓仲最后补充,政府部门的研究往往止步于学术阶段,缺乏应用转化。如果政府的投资机构、私人机构能多与学术界携手合作,把具潜力的研究成果孵化成真正的产品,那么民众就会受惠,而本地专才亦有机会为社会贡献力量。 更多文章: 【科技TALK】AI按摩机器人登场,酸痛肌肉全交给它 【科技TALK】新一代P图之神,“纳米香蕉”上线两周爆产5亿张图  
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