背景：老年性黃斑部病變的挑戰與AI的潛力

老年性黃斑部病變 (Age-related Macular Degeneration, AMD) 是全球老年人口失明的主要原因之一。隨著全球人口老化，AMD的病例數預計將持續攀升，對個人生活品質及醫療體系造成沉重負擔。傳統上，AMD的診斷依賴於眼科醫師對視網膜影像的手動判讀，然而，這種方式耗時且容易受到醫師經驗和主觀判斷的影響，導致診斷結果可能存在差異。

光學同調斷層掃描 (Optical Coherence Tomography, OCT) 是一種非侵入性的視網膜影像技術，能夠提供高解析度的視網膜結構影像，對於AMD的診斷和監測至關重要。然而，OCT影像的解讀需要專業知識，且手動分析容易產生變異性。

近年來，人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 特別是深度學習 (Deep Learning, DL) 在醫療影像分析領域取得了顯著進展。AI技術已被廣泛應用於視網膜OCT影像的自動或半自動分析，在檢測和量化AMD的生物標記方面展現了巨大潛力，有助於提升患者管理。

多模態AI的突破：更精準的AMD檢測

一項發表於 *npj Digital Medicine* 的最新研究，展示了一種利用多模態基礎模型 (Multimodal Foundation Model) 的創新方法，用於全面性的視網膜OCT影像分析。該研究團隊開發了一種AI模型，整合了OCT和掃描雷射眼底鏡 (Scanning Laser Ophthalmoscopy, SLO) 兩種影像模式，顯著提升了AMD病灶檢測的準確性。

研究方法與成果

研究人員首先利用大量的視網膜影像資料集對模型進行預訓練，使其具備了理解視網膜結構和病變特徵的能力。隨後，他們在特定任務上對模型進行微調，例如AMD的分類和病灶分割。

實驗結果顯示，使用領域特定數據（OCT、SLO和視網膜層）預訓練的模型，明顯優於僅使用單一模式（OCT或SLO）或來自ImageNet的多模式數據預訓練的模型。具體而言，該模型在基於OCT的模型中，於所有指標上均獲得最高分，平均曲線下面積 (AUROC) 達到 94.52%，平衡準確率 (BAcc) 達到 81.84%，分割Dice係數達到 69.63%，HD95 達到 34.33 像素，相較於MultiMAE和MAE-OCT，有顯著的提升。

同樣地，該模型在SLO分類任務上也展現了顯著的優越性能，平均AUROC達到 85.66%，BAcc達到 61.55%，且分割性能也持續較高，Dice係數為 72.24%，HD95為 166.25 像素。這些結果突顯了使用領域特定的多模式數據進行預訓練，對於下游性能的顯著益處，無論是何種模式（OCT/SLO）和任務類型（分類/分割）。

MIRAGE：公開可用的資源

為了促進相關研究的發展，研究團隊將該研究的底層程式碼、預訓練模型的權重以及完整的詳細結果，都公開在 GitHub 上，名為 MIRAGE (Multimodal Integration for Retinal Analysis and Generalizable Examination)。

AI輔助AMD篩檢的優勢與挑戰

優勢

早期檢測：

AI能夠檢測到人眼難以察覺的細微變化，有助於AMD的早期診斷，從而及早介入治療，延緩疾病進程。

提升效率：

AI可以快速處理大量的視網膜影像，大幅縮短篩檢時間，提高醫療效率。

降低成本：

AI自動化篩檢流程可以節省人力和資源，尤其對於資源匱乏的地區，更具成本效益。

提高準確性：

多模態AI模型整合了不同影像模式的信息，能夠更全面地評估視網膜健康狀況，降低誤診率。

改善患者體驗：

AI輔助診斷可以減少患者等待時間，並提供更精確的診斷結果，提升患者的就醫體驗。

挑戰

資料品質與代表性：

AI模型的效能取決於訓練資料的品質和代表性。如果訓練資料不夠多樣化，可能導致模型在不同族群上的表現不佳。

跨設備相容性：

目前許多AI演算法都是針對特定OCT設備進行訓練，難以應用於其他廠牌的設備。

誤診風險：

儘管AI的準確性不斷提高，但仍存在誤診的風險，可能延誤治療或導致不必要的醫療干預。

法律責任：

AI診斷錯誤的法律責任歸屬問題尚未明確，需要建立完善的法律框架。

倫理考量：

AI在醫療領域的應用涉及資料隱私、演算法偏見等倫理問題，需要謹慎處理。

對臨床醫師的影響：

AI應作為輔助工具，而非取代眼科醫師的專業判斷。需要確保AI的使用不會降低醫師的警覺性，並維持醫師在診斷決策中的主導地位。

結論與展望

多模態AI在老年性黃斑部病變檢測方面展現了巨大的潛力，有望提升診斷準確性、提高醫療效率、降低醫療成本，並改善患者體驗。然而，AI在醫療領域的應用仍面臨諸多挑戰，包括資料品質、跨設備相容性、誤診風險、法律責任和倫理考量等。

未來，需要進一步研究如何克服這些挑戰，並建立完善的AI應用規範，以確保AI技術能夠安全、有效地應用於AMD的篩檢和診斷，為廣大患者帶來福祉。同時，AI應被視為眼科醫師的輔助工具，而非替代品，透過人機協作，共同提升醫療品質。隨著AI技術的不斷發展，我們有理由相信，AMD的早期檢測和治療將會更加精準和有效，為更多患者保留珍貴的視力。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: October 1, 2025