在偏遠山區的一所鄉鎮衛生院里，村醫拿出連接智能手機的便攜設備，為一位老年糖尿病患者拍攝視網膜圖像。不到1秒，屏幕上彈出診斷：“輕度非增殖性糖尿病視網膜病變，建議3個月內專科隨診”。過去需要三甲醫院才能完成的專業檢查，如今在簡陋的衛生室里完成了。

1秒診斷，糖尿病致盲風險實現精準攔截

美國得克薩斯大學健康科學中心團隊近期推出的“智能手機AI視網膜追蹤器”，將深度學習算法集成到便攜設備中。該系統可在1秒內完成視網膜圖像分析，準確率高達99%，相當于為普通智能手機裝上了“專業眼科醫生的眼睛”。

該系統核心突破在于能精確分期診斷糖尿病視網膜病變——這種疾病已成為全球可預防性失明的首要病因。面對全球超過1億的糖尿病患者群體，該技術解決了醫療資源匱乏地區的篩查困境，使基層醫生在常規診療中即可完成高質量的眼健康評估。

視網膜：全身健康的“全景視窗”

視網膜的價值遠不止于眼科疾病篩查。最新研究表明，這張厚度僅0.2毫米的神經組織，是觀測全身血管健康的絕佳窗口：

心血管風險預警：英國鄧迪大學團隊開發的人工智能系統，通過分析視網膜血管形態，能以70%的準確率預測未來十年內心臟病發作或中風的風險。該系統識別出視網膜血管狹窄或損傷的特征，反映全身血管系統的潛在病變。

自身免疫疾病篩查：上海交大盛斌教授團隊聯合北京協和醫院開發的DeepSLE系統，開創性地通過視網膜圖像識別系統性紅斑狼瘡（SLE）。該系統在涵蓋中英兩國約25萬張圖像的多民族驗證中，對SLE的識別準確率最高達96.9%，為這種好發于育齡女性、診斷難度高的罕見病提供了全新篩查路徑。

并發癥聯篩：DeepSLE系統的獨特價值還體現在“單次拍攝，多病聯查”的能力。該系統不僅能識別SLE本身，還能同步檢測其常見并發癥——狼瘡性視網膜病變和狼瘡性腎炎，極大提升了篩查效率。

突破技術瓶頸：小樣本學習與輕量化部署

這些系統能走向基層，背后是多項技術難關的攻克：

小樣本學習技術：針對SLE等罕見病數據稀缺的挑戰，研究人員采用“自監督預訓練+多任務微調”策略。模型先在超66萬張普通眼底圖像上預訓練，再針對特定疾病微調，使模型突破“小樣本陷阱”。

邊緣計算優化：新一代設備將算法嵌入單板計算機或手機終端，擺脫對云端算力的依賴。某抗癌藥物研究團隊成功在單板計算機運行AI預測系統，實現復雜藥效數據的實時處理。

免散瞳成像：FDA近期批準的便攜式視網膜成像設備已實現免散瞳高清成像，患者無需忍受藥物散瞳的不適，在社區診所即可完成檢查。

重構醫療生態：從治病為中心轉向健康為中心

當視網膜篩查變得快速、便攜且低價，醫療服務模式正在發生本質變革：

基層首診防線前移：在偏遠地區，村醫借助AI系統識別出高?；颊?，通過綠色通道轉診至上級醫院。前瞻性研究顯示，AI篩查SLE的敏感性已超越基層醫生水平。

機會性篩查革命：常規驗光配鏡時加做視網膜拍攝，即可同步篩查糖尿病眼病、心血管風險及自身免疫病。這種“一次拍攝，多病聯篩”的模式，使預防性篩查成本降低70%以上。

健康管理閉環形成：結合可穿戴設備持續監測，AI視網膜篩查被納入“預防-診療-康復”全周期管理體系。當系統識別出高風險患者，自動推送個性化健康管理方案，形成預防干預閉環。

一滴血大小的眼底圖像，裝載著人體健康的密碼本，當AI算法以秒級速度破譯其中信息，曾經昂貴的專業醫療，正化作尋常百姓“觸手可及”的基礎服務。

從糖尿病視網膜病變的精準分期，到心血管事件的早期預警，再到自身免疫性疾病的隱匿蹤跡，視網膜AI篩查技術正在重新定義“早發現、早治療”的醫學內涵。這些突破不僅改變眼科診療模式，更承載著醫療資源公平化的希望——讓優質醫療突破地域與經濟層級的藩籬，照亮每一雙期待光明的眼睛。

來源: 醫學前沿頭條