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AI 進入「臨床現場」: 從「看見疾病」走向「預見疾病」的眼科革命
受訪者:謝易庭醫師
在醫療AI快速發展的浪潮中,眼科正站在關鍵轉折點。從糖尿病視網膜病變到黃斑部病變,AI逐漸從研究工具走向臨床應用。謝易庭教授指出,AI真正的價值不在技術本身,而在於能否「落地」,幫助那些尚未進入醫療體系的患者被更早發現。當醫療從被動診斷轉為主動篩檢,AI將成為改變視力健康的重要關鍵。
從「實驗室 AI」到「診間工具」:關鍵不是準確,是能不能用
AI在眼科的應用早已有成功成果,例如糖尿病視網膜病變的篩檢。台灣約有兩百多萬名糖尿病患者,理論上每年都應接受眼底檢查,但實際篩檢率不到三成。早在2019年,台大醫院與產業合作開發AI輔助判讀系統,只需拍攝眼底照片,即可快速判斷是否異常。然而,技術成熟並不代表能廣泛應用。若AI系統無法融入臨床流程,反而可能增加醫療負擔。因此,AI是否「好用」,往往比是否「準確」更重要。
AI 卡關點不是「技術」,而是「制度與流程」
AI落地最大的挑戰,多來自實務層面。首先是流程整合,如果影像上傳與判讀過程繁瑣,將降低醫護人員使用意願。其次是費用問題,目前AI判讀多未納入健保或保險給付,使醫療機構在導入上有所顧慮。此外,醫師對AI的信任度與判讀品質也影響使用。例如影像品質若不佳卻在後端才發現,會影響整體流程。因此,理想的AI應在拍攝當下即提供品質回饋,確保可用性。這些細節,才是AI能否真正進入臨床的關鍵。
AI「出醫院」:從診間走向生活的早篩革命
AI篩檢的核心目的,不是取代醫師,而是擴大醫療觸及範圍。對於無法頻繁就醫的族群,AI提供了一個早期篩檢的機會。目前多數篩檢仍在醫療院所內進行,但未來有機會延伸至診所、驗光所甚至非醫療場域。透過簡單拍照取得初步結果,再引導患者進一步就醫,能有效提升篩檢率。這樣的模式,讓醫療從被動等待病患主動發現。
黃斑部病變的「時間戰」:晚一步,就可能看不回來
相較於糖尿病視網膜病變,老年性黃斑部病變更具挑戰性。許多患者在就醫時已進入晚期,錯失治療時機。臨床上常見患者因另一眼仍有視力,或誤以為只是老花,而延誤診斷。當雙眼受影響時,往往已難以恢復。因此,若能透過AI在早期篩檢中發現異常,即使在非醫療場域,也能大幅改善預後,例如美國曾在超市設置AI篩檢站,協助民眾早期發現眼疾,並根據結果去找眼科醫師,此行動幫助到很多不知道自己有問題的病人,可以及早發現及早治療。
遠距醫療結合 AI 讓偏鄉也能被看見
謝醫師目前於新竹台大分院任職,同時也長期至苗栗偏鄉地區提供醫療服務,對就醫不便仍是現實問題有深刻體會。謝醫師指出若能結合AI與遠距醫療,透過巡迴設備進行影像拍攝,再由AI即時判讀,將可大幅提升篩檢效率。這樣的模式,不需醫師在現場即可完成初步篩檢,再將高風險患者轉介至醫院。對於資源有限地區而言,這將是提升醫療公平的重要工具。
未來的醫療關鍵不在 AI 多強,而在於多少人更早被發現
整體而言,AI在眼科的發展已進入應用階段。其核心價值,不在於完全取代醫師,而在於讓疾病更早被發現。當AI能順利融入臨床流程,解決制度與使用問題,並結合遠距醫療與大數據,未來將有機會讓更多患者在無症狀時就被辨識。醫療的進步,不只是更精準的治療,而是讓疾病不再被延誤。當AI持續深化,它所改變的,將是整個醫療發現疾病的時間點。











