眼睛是“疾病之窗”？是的，科技越进步，将来通过眼睛的检查有机会轻松发现阿兹海默症、帕金森氏症及糖尿病等慢性病警讯。美国国家卫生研究院（National Institutes of Health）资助为期三年、总金额近1.5亿元眼体学倡议（Oculomics Initiative）计划，加速实现愿景。
领导的印第安那大学（Indiana University）视光学院（School of Optometry）教授史蒂分·伯恩斯（Stephen Burns）表示，眼睛确实是帮助检查健康状态的“窗口”，有机会检测出多种疾病的蛛丝马迹。研究进行20多年，以光线扫描眼部并取得高分辨率形象，已形成“眼体学”（Oculomics）新学问。
伯恩斯教授团队开发出更精密的新时代“检眼镜”（ophthalmoscope，又称眼底镜），能捕捉视网膜极细微变化，且形象不会扭曲。大进展是借助天文学家观察宇宙用“自适应光学”（adaptive optics）技术，最初是补偿光穿过大气层的失真，提高光学系统分辨率和形象品质，如今在生物医学、眼科检查等广泛应用。
以AI帮助解读视网膜复杂资讯糖尿病患者视网膜微血管可能出现管壁局部膨出（微血管瘤）、点状或斑状出血，以及视网膜缺氧引起的新生血管；高血压患者则为视网膜血管变形、出血等。导入自适应光学组件后，伯恩斯教授的检眼镜分辨率提升至2微米，更清楚显示糖尿病和高血压影响眼睛的蛛丝马迹。这套系统也可发现新月形红血球（镰状细胞贫血），是能同时检查多种疾病的非侵入性医学检验。
伯恩斯教授不以此为满，此次研究希望做到观察眼睛就能检测出是否有阿兹海默症。目前医学检测以正子断层扫描侦测阿兹海默症的脑部病理变化，但需使用价值数百万美元的昂贵仪器。如果眼部扫描可行，检查侵入性会小得多，成本更是大幅降低。
然而，高分辨率检查形象可能需耗时长天分析才有结果，为了加速效率，伯恩斯教授寻求和资讯学专家合作开发机器学习。以AI帮助解读视网膜复杂资讯，除了加速分析，还可避免错过疾病信号。
所有医学检验都必须有足够特异性（specificity）和敏感性（sensitivity），以避免漏诊病患者及误诊没病的健康者。伯恩斯教授预定计划前两年完成新检眼镜软硬件集成，并于第三年进入临床实验，以证明检验可靠性。
（首图来源：IU News）
