视网膜是中枢神经系统的延伸，可作为「窗口」反映脑内血管和神经的退化程度。香港中文大学（中大）医学院领导的国际团队成功研发全球首个人工智能系统，只需透过分析「眼底相」（视网膜图像）便能够侦测阿兹海默症，准确度逾80%。有关系统不但容易应用、非入侵性，且成本效益高，有望日后在社区成为筛查罹患阿兹海默症高危人士的重要工具。相关内容已於国际期刊《刺针》旗下的《The Lancet Digital Health》发表。

目前检测早期阿兹海默症的方法有限

本港每十名70岁或以上长者便有一位罹患认知障碍症，而患者当中超过一半属阿兹海默症。他们的脑内过度积聚不正常的物质，包括β-类淀粉状蛋白及神经纤维缠结，导致脑细胞逐渐死亡，从而引致认知能力退化。

莫仲棠教授指出，新系统的准确度可媲美磁力共振等影像检查，而且容易应用、不具入侵性，有潜力应用在诊所协助诊断阿兹海默症。

区頴芝医生表示，有时候依据认知测试和脑结构影像扫描来准确诊断阿兹海默症，并不容易。

中大医学院内科及药物治疗学系脑神经科临床专业顾问区頴芝医生表示：「中年人及长者出现记忆力衰退非常普遍，亦常被认为是罹患阿兹海默症的徵兆。然而，依据认知测试和脑结构影像扫描来准确诊断阿兹海默症有时候并不容易。现时侦测淀粉状蛋白的方法，例如正电子脑扫描或通过腰椎穿刺提取脑脊液等，目前仍不普及或具入侵性。」为解决临床上的限制，中大医学院率领来自新加坡、英国和美国的多间医疗中心及院校，成功研发这套应用尖端人工智能技术，仅透过「眼底相」已可侦测阿兹海默症的人工智能系统。

视网膜被视为观察中枢神经系统疾病的平台 

中大何善衡眼科及视觉科学讲座教授兼中大医学院眼科及视觉科学学系系主任谭智勇教授解释：「视网膜一向被视为大脑的延伸，两者在胚胎学、生物特徵和结构上非常相似。眼底内的血管和视觉神经更是中枢神经系统中唯一可以直接观察和分析的血管和神经线，能作为研究中枢神经系统疾病的平台。因此，藉着拍摄『眼底相』这种非入侵性的方法，我们可以研究眼底血管或视觉神经有否出现和阿兹海默症相关的病变。」

谭智勇教授解释，眼底内的血管和视觉神经是中枢神经系统中唯一可以直接观察和分析的血管和神经线，因此，可藉着拍摄「眼底相」这种非入侵性的方法，研究眼底血管或视觉神经有否出现和阿兹海默症相关的病变。

张艳蕾博士表示，团队在新系统中应用了尖端的人工智能技术，并已测试其在不同情况下的效用。即使接受检查人士患有黄斑病变和青光眼这些都市人和长者较常见的眼科疾病，新系统仍能有效侦测阿兹海默症相关的视网膜特徵。

研究团队利用近13,000张来自648名阿兹海默症患者（包括威尔斯亲王医院的病人）和3,240名认知功能正常人士的「眼底相」，用於研发和测试新系统。经实验验证，新系统侦测阿兹海默症的准确度为84%，敏感度和特异性分别达93% 和82%。另外，将新系统应用於来自不同种族和国家的「眼底相」数据，准确度亦达80%至92%。
 

检测方法简易、无创、安全及低成本 有助从社区和诊所揪出阿兹海默症患者

中大莫庆尧医学教授、中大周佩芳认知障碍预防研究中心主任莫仲棠教授指出：「新系统的准确度可媲美磁力共振等影像检查，而且容易应用、不具入侵性。它不仅有潜力应用在诊所协助诊断阿兹海默症，更可成为在社区进行相关疾病筛查的工具。日后，我们有望以『眼底相』配合人工智能系统，便能找出隐藏在社区的阿兹海默症高危个案，尽早为这些患者进行各种预防治疗，例如使用可抑制淀粉状蛋白积聚的药物，以减慢他们的认知功能退化及减低对脑部的损害。」

中大医学院眼科及视觉科学学系副教授张艳蕾博士补充：「我们在新系统中应用了尖端的人工智能技术，并已测试其在不同情况下的效用。即使接受检查人士患有黄斑病变和青光眼这些都市人和长者较常见的眼科疾病，我们的人工智能系统仍能有效侦测阿兹海默症相关的视网膜特徵，犹如读取阿兹海默症的生物指纹。因此，如要对抗阿兹海默症这个记忆小偷，切记不可走漏『眼』。我们现正开发一个人工智能综合系统，可以结合眼底相和光学相干断层扫描中有关眼底血管和神经线的病变资讯，用作检测阿兹海默症。有关研究结果将为人工智能系统在阿兹海默症侦测的临床应用提供可靠数据，将人工智能技术融入我们生活当中。」

阿兹海默症患者陈太（中）形容，拍摄「眼底相」的过程简易，没有感到不适。

研究团队介绍拍摄「眼底相」的过程快捷方便，人工智能系统约需一分钟，即可运算出「风险评估分数」，以侦测接受检查者患有阿兹海默症的风险。