中大醫健園｜視網膜圖像分析 早察長新冠風險 防腦部後遺症

眼睛不僅是靈魂之窗，更是揭示整體健康奧秘的大門，因視網膜的血管與大腦相連，故通過觀察及分析視網膜血管特徵，便能了解罹患多種血液循環系統和相關器官疾病的風險。 今期中大醫學院專家，剖析全自動視網膜圖像分析方法，並細談如何有效偵測新冠病毒感染引致的認知障礙相關後遺症。

分析多種慢性病機率

不說大眾可能沒留意，眼球內眼底的微絲血管，原來是身體上唯一能以肉眼直接看到的血管，香港中文大學公共衞生及基層醫療學院臨牀研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授，便是利用視網膜血管這微妙特性，研發出能評估慢性疾病風險的視網膜圖像自動分析系統。

徐教授解釋：「為了應付慢性疾病給當前醫療系統帶來的挑戰，我們開發了一套基於人工智能方法進行的視網膜照片自動分析技術，作為慢性疾病風險評估工具。由於視網膜包含大量血管，並與大腦具有相似的胚胎起源，因此視網膜血管能反映許多腦血管的病理變化，而通過眼底血管的圖像，便可分析腦血管的狀態，了解患病的可能。」

 徐教授表示，單以肉眼的方法去觀察俗稱「眼底相」的視網膜圖像，做法太過粗糙不夠詳細，會錯過很多有用的訊息，難以找出微細的分別，幸好現代科技先進，只要通過雲端計算平台進行人工智能機器學習，便可從血管相關的特徵如分支程度、對稱度、彎曲率、堵塞程度，以及出血情況和分泌物等大量資料，分析各類型疾病的風險，其準確度更超過九成。「我們從視網膜圖像得到的資訊，除可檢測白質病變的風險，就連腦內發生問題的位置，也能準確測出。」

過程簡單別具效益

視網膜圖像分析技術效用極廣，除可檢測腦內白質病變，更能評估多種慢性病風險，包括中風、糖尿病、冠心病、自閉症及認知障礙等多種與血管有關的慢性疾病，其作用主要在於風險評估，讓大眾可以在病發前及早作出干預。「雖然許多慢性病一旦病發便難以處理，但大多並非突發，如認知障礙症等很多時要經過漫長醞釀才會形成，所以我們希望藉此技術，能在病發前進行篩查，再藉各種改變生活方式的方法或中國傳統『治未病』的策略預防。」

雖然各類型疾病同樣可以腦磁共振成像（MRI）進行檢測，但視網膜圖像分析系統卻有其獨特優勢。徐教授說：「認知障礙通常在病發前三數年，腦內已會出現小血管問題或白質病變的迹象，只是鮮有人會自發以腦磁共振作檢查，皆因費用高昂之餘，過程亦相對繁複，而最重要是醫院內已有不少人排隊輪候，故要為未發病人士提早進行腦磁共振檢測，未必符合社會成本效益。」

正因如此，徐教授特別推崇屬於數碼醫療的視網膜圖像分析方法，它不但非入侵性，而且幾乎所有人均能採用，不似腦磁共振，須經專業人員進行，且有不適用於裝置心臟起搏器人士的局限。徐教授說：「視網膜圖像分析技術已日趨普及，非但不用在醫院進行，一般社區醫療保健人員或視光師也能辦到。」

 

應對新冠後遺症

值得一提是，視網膜圖像分析除可找出各類型慢性疾病的風險，在應對新冠肺炎長期後遺症上，也能提供協助。徐教授說：「隨着新冠病毒感染個案大幅增長，科學研究已開始探討新冠後遺症的長期影響。最近科學期刊《Nature》發表一項關於新冠患者重複測量腦磁共振掃描的研究，發現輕症新冠患者的腦內結構明顯改變，甚至出現輕微的腦部萎縮，而重複測量時間相距只有平均一百四十一天。」

 徐教授指此種情況，通常只在認知障礙病人身上出現，現在於新冠輕症康復者身上發生，情況教人擔憂，故希望藉視網膜圖像分析，在未出現腦霧、抑鬱或認知障礙等新冠後遺症前，已可避免腦部結構受損。「香港今天已有過百萬陽性病例，其誘發的後遺症風險，對醫療體系定必構成沉重負擔。由於視網膜圖像分析過程簡便快捷，適合廣泛應用，我們希望及早在社區進行此項檢測，及早干預，令出現新冠後遺症的機會盡量減低。」