【本報訊】糖尿病併發症長期威脅患者健康，其中視網膜病變更是導致失明的主因之一。近期一項發表於醫學期刊《公共科學圖書館醫學》（PLOS Medicine）的最新研究指出，由中國廣州廣東省眼科疾病臨床醫學研究中心（Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases）研究員李黃東（Huangdong Li）及其團隊開發的一項人工智慧（Artificial Intelligence, AI）輔助模型，能透過分析血液中 71 種特定蛋白質，在糖尿病患者出現臨床症狀前，精準預測視網膜退化風險，為臨床診斷帶來重大變革。
蛋白質組學結合 AI 技術應用
該研究團隊利用蛋白質組學（Proteomics）技術，深入分析糖尿病患者血液中的生物標記。研究人員發現，透過篩選出的 71 種關鍵血液蛋白質，結合人工智慧演算法，能夠建立一套高靈敏度的預測模型。這項技術的核心在於識別血液中微小的分子變化，這些變化往往在視網膜結構發生肉眼可見的病變前，就已經在循環系統中顯現。透過這種分子層級的監測，醫療人員能更早掌握患者的病程發展，從而調整治療策略。
人工智慧在該模型中扮演了關鍵角色，負責處理複雜的蛋白質數據並進行模式識別。傳統的診斷方式往往依賴於患者出現視力模糊或眼底檢查異常後才介入，但此時視網膜組織可能已遭受不可逆的損傷。藉由這項 AI 輔助模型，醫師能夠在無症狀階段即時評估風險，這不僅提升了診斷的精確度，也為個人化醫療提供了數據支持。研究團隊強調，這項技術的開發旨在縮短診斷延遲，讓高風險群體能獲得更及時的醫療照護。
突破臨床診斷的早期預警瓶頸
糖尿病視網膜病變（Diabetic Retinal Degeneration）的早期發現一直是臨床醫學的難題。過去，患者通常在病變進展到一定程度後才會有感，這導致治療窗口期大幅縮短。李黃東及其團隊的研究成果，為解決這一瓶頸提供了新的路徑。透過血液檢測取代部分侵入性或高成本的影像檢查，不僅能減輕患者的負擔，還能作為大規模篩檢的有效工具，讓糖尿病患者在日常追蹤中，就能獲得關於視網膜健康狀況的早期預警。
此外，這項研究的發布日期為 2026 年 6 月 2 日，其數據分析結果顯示，該模型在預測效能上表現優異。研究人員指出，這 71 種蛋白質不僅是病變的指標，未來也可能成為藥物研發的潛在標靶。隨著人工智慧技術在醫療領域的普及，這類基於大數據與分子生物學的預測模型，預計將成為未來慢性病管理的主流趨勢。透過將血液檢測數據化、模型化，醫療系統能更有效地分配資源，針對高風險患者進行重點監控，進而降低糖尿病引發失明的發生率。
未來臨床轉譯與醫療照護展望
儘管該模型在實驗階段展現了極高的預測潛力，但研究團隊也表示，後續仍需進行更大規模的臨床驗證，以確保其在不同族群中的穩定性與準確度。將實驗室的數據轉化為臨床常規檢測，需要克服標準化採樣、數據傳輸安全以及醫療成本等多重挑戰。然而，這項研究無疑為糖尿病視網膜病變的防治開闢了新方向，證明了透過血液蛋白質分析結合 AI 運算，確實能有效提升疾病預防的層次，從「被動治療」轉向「主動預測」。
展望未來，這項技術若能成功推廣至基層醫療機構，將能顯著改善糖尿病患者的生活品質。對於醫療體系而言，早期預測意味著能減少後續複雜手術與長期照護的支出，具有顯著的經濟效益。李黃東團隊的這項研究，不僅展示了人工智慧在眼科疾病診斷上的應用價值，更強調了跨領域合作在解決醫學難題上的重要性。隨著相關技術的成熟，預計在不久的將來，這類基於血液蛋白質的 AI 預測模型，將成為糖尿病患者定期追蹤檢查的重要組成部分。
Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: June 2, 2026