特里·奎因在青少年时期被诊断出患有糖尿病。在某些方面，他反抗这一标签和频繁的检查，不想感到与众不同。
他的最大恐惧是有一天需要截肢。视力丧失，糖尿病的另一种可能并发症，并不在他的考虑范围内。“我从没想过我会失明，”住在西约克郡的奎因说。
但有一天他注意到眼睛出血。医生告诉他，他患上了糖尿病视网膜病变：糖尿病导致视网膜血管受损。这需要进行激光治疗，然后是注射。
最终，这些治疗无法阻止他的视力恶化。他在走路时撞到灯柱而伤到了肩膀。他看不清儿子的脸。他还不得不放弃驾驶。
“我觉得自己很可怜，觉得自己像个什么都做不了的男人的影子，”他回忆道。
帮助他走出绝望的一件事是导盲犬协会的支持，该协会为他介绍了一只名叫斯宾塞的黑色拉布拉多犬。“他救了我的命，”奎因说，他现在是导盲犬协会的筹款人。
在英国，NHS邀请患者每一年或两年进行一次糖尿病眼病筛查。
美国的指南建议，所有2型糖尿病成年患者应在确诊时进行筛查，如果没有问题，之后每年进行一次。但在实践中，许多人并没有这样做。
“有非常明确的证据表明，筛查可以防止视力丧失，”美国威斯康星大学麦迪逊分校的视网膜专家鲁马萨·查纳博士说。
在美国，障碍包括成本、沟通和便利性。查纳博士认为，使测试更容易获得将有助于患者。
为了筛查糖尿病视网膜病变，医疗专业人员会拍摄眼球后内壁（称为眼底）的照片。
目前，手动解读眼底图像是一项“重复性很强的工作”，查纳博士说。
但有些人认为，人工智能（AI）可以加快这一过程并降低成本。
糖尿病视网膜病变的发展阶段相当明确，这意味着AI可以接受训练来识别这些阶段。
在某些情况下，AI可以决定是否需要转介给眼科专家，或者与人类图像分级员协同工作。
一家位于葡萄牙的健康技术公司Retmarker开发了这样一个系统。
其系统可以识别可能有问题的眼底图像，并将其发送给人类专家进行进一步调查。
“我们通常将其用作支持工具，向人类提供信息以做出决策，”Retmarker的首席执行官若昂·迪奥戈·拉莫斯说。
他认为，对变化的恐惧限制了像这样的AI驱动诊断工具的采用。
独立研究表明，Retmarker筛查系统和Eyenuk的EyeArt系统具有可接受的敏感性和特异性。
敏感性是指测试检测疾病的能力，而特异性是指测试检测无疾病的能力。
一般来说，非常高的敏感性可能会导致更多的假阳性。假阳性不仅会引起焦虑，还会带来额外的费用，因为它们会导致不必要的专科就诊。一般来说，低质量的图像会导致AI系统的假阳性。
谷歌健康研究人员一直在研究他们开发的用于检测糖尿病视网膜病变的AI系统的弱点。
当在泰国进行试验时，该系统的表现与假设情景大不相同。
一个问题是算法需要完美的眼底图像。这与实际情况相去甚远，实际情况中镜头偶尔会脏污，光线不可预测，操作相机的人培训水平也不同。
研究人员表示，他们已经从中学到了关于与更好的数据合作和咨询广泛人群的重要性。
谷歌对其模型有足够的信心，因此在10月份宣布，该公司已将其授权给泰国和印度的合作伙伴。谷歌还表示，正在与泰国公共卫生部合作评估该工具的成本效益。
成本是这项新技术的一个非常重要的方面。
拉莫斯先生说，Retmarker的服务每次筛查的费用约为5欧元，但根据数量和地点会有差异。在美国，医疗账单代码设定得要高得多。
在新加坡，丹尼尔·S·W·丁和他的同事比较了三种糖尿病视网膜病变筛查模型的成本。
最昂贵的是人工评估。然而，全自动化的模型并不是最便宜的，因为它有更多的假阳性。
最经济实惠的是混合模型，即初步筛选结果由AI完成，然后再由人类接手。
该模型现已集成到新加坡卫生服务的国家IT平台中，并将于2025年上线。
不过，丁教授认为，新加坡之所以能够实现成本节约，是因为它已经拥有完善的糖尿病视网膜病变筛查基础设施。
PATH健康组织的首席AI官比拉尔·马滕说，医疗AI应该超越富裕国家。
“随着AI能力的迅速发展，我们需要问的不是它是否可能，而是我们是否为每个人，而不仅仅是少数特权者，建设这些技术。我们需要的不仅仅是有效性数据来进行有效决策，”马滕博士敦促道。
查纳博士指出了即使在美国国内也存在的健康公平差距，她希望这项技术能帮助弥合这一差距。“我们确实需要将其扩展到那些获得眼科护理更加有限的地方。”
她还强调，老年人和视力有问题的人应该去看眼科医生，AI在常规检测糖尿病眼病方面的便利性不应分散对其他所有眼病的关注。其他眼病，如近视和青光眼，已被证明更难被AI算法检测到。
但即便如此，“这项技术非常令人兴奋，”查纳博士说。
“我希望我们所有的糖尿病患者都能及时接受筛查。鉴于糖尿病的负担，这确实是一个非常有潜力的伟大解决方案。”
回到约克郡，奎因先生当然希望这项新技术能够普及。
如果AI能在早期检测他的糖尿病视网膜病变，“我会毫不犹豫地抓住这个机会。”
(全文结束)
