視網膜是中樞神經系統的延伸，可作為「窗口」反映腦內血管和神經的退化程度。香港中文大學（中大）醫學院領導的國際團隊成功研發全球首個人工智能系統，只需透過分析「眼底相」（視網膜圖像）便能夠偵測阿茲海默症，準確度逾80%。有關系統不但容易應用、非入侵性，且成本效益高，有望日後在社區成為篩查罹患阿茲海默症高危人士的重要工具。相關內容已於國際期刊《刺針》旗下的《The Lancet Digital Health》發表。

目前檢測早期阿茲海默症的方法有限

本港每十名70歲或以上長者便有一位罹患認知障礙症，而患者當中超過一半屬阿茲海默症。他們的腦內過度積聚不正常的物質，包括β-類澱粉狀蛋白及神經纖維纏結，導致腦細胞逐漸死亡，從而引致認知能力退化。

莫仲棠教授指出，新系統的準確度可媲美磁力共振等影像檢查，而且容易應用、不具入侵性，有潛力應用在診所協助診斷阿茲海默症。

區頴芝醫生表示，有時候依據認知測試和腦結構影像掃描來準確診斷阿茲海默症，並不容易。

中大醫學院內科及藥物治療學系腦神經科臨床專業顧問區頴芝醫生表示：「中年人及長者出現記憶力衰退非常普遍，亦常被認為是罹患阿茲海默症的徵兆。然而，依據認知測試和腦結構影像掃描來準確診斷阿茲海默症有時候並不容易。現時偵測澱粉狀蛋白的方法，例如正電子腦掃描或通過腰椎穿刺提取腦脊液等，目前仍不普及或具入侵性。」為解決臨床上的限制，中大醫學院率領來自新加坡、英國和美國的多間醫療中心及院校，成功研發這套應用尖端人工智能技術，僅透過「眼底相」已可偵測阿茲海默症的人工智能系統。

視網膜被視為觀察中樞神經系統疾病的平台 

中大何善衡眼科及視覺科學講座教授兼中大醫學院眼科及視覺科學學系系主任譚智勇教授解釋：「視網膜一向被視為大腦的延伸，兩者在胚胎學、生物特徵和結構上非常相似。眼底內的血管和視覺神經更是中樞神經系統中唯一可以直接觀察和分析的血管和神經線，能作為研究中樞神經系統疾病的平台。因此，藉着拍攝『眼底相』這種非入侵性的方法，我們可以研究眼底血管或視覺神經有否出現和阿茲海默症相關的病變。」

譚智勇教授解釋，眼底內的血管和視覺神經是中樞神經系統中唯一可以直接觀察和分析的血管和神經線，因此，可藉着拍攝「眼底相」這種非入侵性的方法，研究眼底血管或視覺神經有否出現和阿茲海默症相關的病變。

張艷蕾博士表示，團隊在新系統中應用了尖端的人工智能技術，並已測試其在不同情況下的效用。即使接受檢查人士患有黃斑病變和青光眼這些都市人和長者較常見的眼科疾病，新系統仍能有效偵測阿茲海默症相關的視網膜特徵。

研究團隊利用近13,000張來自648名阿茲海默症患者（包括威爾斯親王醫院的病人）和3,240名認知功能正常人士的「眼底相」，用於研發和測試新系統。經實驗驗證，新系統偵測阿茲海默症的準確度為84%，敏感度和特異性分別達93% 和82%。另外，將新系統應用於來自不同種族和國家的「眼底相」數據，準確度亦達80%至92%。
 

檢測方法簡易、無創、安全及低成本 有助從社區和診所揪出阿茲海默症患者

中大莫慶堯醫學教授、中大周佩芳認知障礙預防研究中心主任莫仲棠教授指出：「新系統的準確度可媲美磁力共振等影像檢查，而且容易應用、不具入侵性。它不僅有潛力應用在診所協助診斷阿茲海默症，更可成為在社區進行相關疾病篩查的工具。日後，我們有望以『眼底相』配合人工智能系統，便能找出隱藏在社區的阿茲海默症高危個案，盡早為這些患者進行各種預防治療，例如使用可抑制澱粉狀蛋白積聚的藥物，以減慢他們的認知功能退化及減低對腦部的損害。」

中大醫學院眼科及視覺科學學系副教授張艷蕾博士補充：「我們在新系統中應用了尖端的人工智能技術，並已測試其在不同情況下的效用。即使接受檢查人士患有黃斑病變和青光眼這些都市人和長者較常見的眼科疾病，我們的人工智能系統仍能有效偵測阿茲海默症相關的視網膜特徵，猶如讀取阿茲海默症的生物指紋。因此，如要對抗阿茲海默症這個記憶小偷，切記不可走漏『眼』。我們現正開發一個人工智能綜合系統，可以結合眼底相和光學相干斷層掃描中有關眼底血管和神經線的病變資訊，用作檢測阿茲海默症。有關研究結果將為人工智能系統在阿茲海默症偵測的臨床應用提供可靠數據，將人工智能技術融入我們生活當中。」

阿茲海默症患者陳太（中）形容，拍攝「眼底相」的過程簡易，沒有感到不適。

研究團隊介紹拍攝「眼底相」的過程快捷方便，人工智能系統約需一分鐘，即可運算出「風險評估分數」，以偵測接受檢查者患有阿茲海默症的風險。