關鍵訊息
• 納入之研究顯示人工智慧 (AI) 能辨識圓錐角膜,這可能導致早期發現及避免視力力喪失。
• 對不同類型人工智慧演算法評估類似。
• 我們對於相關證據並沒有足夠的信心,有需要在此主題進行更多研究。
什麼是圓錐角膜?為什麼 (早期) 診斷如此重要?
圓錐角膜是眼角膜 (眼睛前方的透明窗口) 的疾病,影響的人群在 10 到 40 歲。在那些受影響的患者中,角膜會隨著時間變弱與變薄,逐漸地突出成典型圓錐體的形狀,並導致視力下降。眼鏡能解決圓錐角膜早期階段問題,但隨著疾病變得較嚴重時,它就不再是一個令人滿意的解決方式。早期診斷是必要的,來確認患者的追蹤與治療,以避免視力消失。
圓錐角膜的診斷是以眼睛檢查 (使用垂直光束和顯微鏡測量眼睛並評估角膜) 與影像 (建立眼角膜三度空間照片或地圖的電腦輔助技術) 為基準。解釋圖像是個挑戰,特別是在眼科初級照護單位及此疾病的早期階段。無法辨識圓錐角膜是否會導致其惡化及視覺退化。例如,有圓錐角膜風險的患者經歷角膜屈光手術 (手術來矯正視力),最終會讓視力惡化。
什麼是人工智慧以及它如何來幫助診斷圓錐角膜?
以影像為基礎來診斷圓錐角膜是不容易的, 特別是對於未訓練過的臨床人員。人工智慧帶給機器適應、邏輯思考及找出解答的能力。演算法能用來開發與訓練分析眼角膜影像及識別圓錐角膜。這些測試能幫助眼科醫師、驗光師及其它眼睛專業照護者來進行診斷,並及時轉診圓錐角膜患者給眼角膜專家,保護患者視力。有很多不同類型的演算法,但是他們皆依照眼角膜影像基準來判別健康眼睛及圓錐角膜。
我們想知道什麼?
這次文獻回顧的目的是了解人工智慧是否能夠正確診斷尋求角膜屈光手術的人和視力無法再透過眼鏡完全矯正的人診斷出圓錐角膜。
我們做了甚麼?
我們檢索了調查人工智慧診斷圓錐角膜準確性的研究,特別是對於尋求角膜屈光手術的人或視力無法再透過眼鏡完全矯正的人。我們對照及總結研究結果來計算兩種準確性的測量:敏感度 (人工智慧矯正識別圓錐角膜的能力) 及特異性 (人工智慧正確排除圓錐角膜的能力)。敏感度及特異性越接近 100%,演算法效果越好。
我們發現了什麼?
我們發現 63 項使用三種不同單位的研究 (眼睛、參與者及影像) 來分析人工智慧對於檢測圓錐角膜的準確性。44 項研究分析 23,771 隻眼睛;4 項研究分析 3,843 位受試者,及 15 項研究分析 38,832 張影像。
對於人工智慧檢測明顯圓錐角膜的準確性 (經由臨床檢測的圓錐角膜) 是很高的。如果有 1,000 位患者接受檢測,會有 30 位圓錐角膜患者能正確被發現轉診給眼角膜專家,不會漏掉任何一位。其它 970 受試者 (沒有圓錐角膜),只有 17 位會被錯誤的轉診。這些受試者會接受額外非侵入性檢測確認它們是否有圓錐角膜。
對於偵測早期圓錐角膜,人工智慧的準確性很低。如果有 1,000 位接受檢測,有圓錐角膜的 9 位受試者將會正確地轉診給眼角膜專家,而 1 位將會遺漏。如果這位受試者接受角膜屈光手術,它將會加劇病況及視力惡化。其餘 990 位受試者 (沒有圓錐角膜),941 位會確認他們沒有罹病及接受角膜屈光手術或戴眼鏡,而 49 位受試者會被錯誤轉診。
證據顯示人工智慧也許對於檢測明顯的圓錐角膜是有幫助的,但是也許對於篩檢早期圓錐角膜不是那麼理想。
研究證據有哪些限制?
我們對於人工智慧檢測出圓錐角膜正確性的證據信心比較少,而關於早期圓錐角膜的證據為幾乎沒有信心。研究的進行方式存在問題,而這可能導致人工智慧看起來比實際上還要來得正確。
證據最新更新的日期為何?
證據最新更新到 2022 年 11 月 29 日。
翻譯者:許耀彰【本翻譯計畫由臺北醫學大學考科藍臺灣研究中心(Cochrane Taiwan)、東亞考科藍聯盟 (EACA) 統籌執行。聯絡E-mail:cochranetaiwan@tmu.edu.tw】