中大医学院研发新技术　为6岁以上童计自闭症风险　识别率达九成

香港中文大学医学院成功研发用于计算自闭症风险的“全自动视网膜图像分析（ARIA）”技术，可透过拍摄“眼底相”识别儿童视网膜特征，计算他们罹患自闭症的风险，技术辨识自闭症患者的灵敏度及识别能力分别达96%及91%。目前团队下一步研究方向将针对2至6岁自闭症儿童，领导有关研究的教授徐仲锳表示，希望能与有相关资源的伙伴共同研究，日后能在社区推广这项技术，进行自闭症筛查，成为一种有效的风险评估工具。

拍“眼底相”可测自闭倾向 数分钟内有结果

自闭症是一种极为复杂的神经发育障碍，现时自闭症的诊断主要依靠问卷及跨专业团队进行评估，需时较长，且缺乏客观的筛查方法。中大医学院现成功研发用于计算自闭症风险的“全自动视网膜图像分析（ARIA）”技术，可透过拍摄“眼底相”识别儿童视网膜特征，包括视网膜神经纤维层相关因素，如视盘直径和视杯直径，计算他们罹患自闭症的风险，数分钟内便可得出结果。研究结果显示，自闭症患者和正常人的相关数据有显著差别，技术辨识自闭症患者的灵敏度及识别能力分别达96%及91%。

领导有关研究的中大医学院赛马会公共卫生及基层医疗学院临床研究及生物统计中心主任徐仲锳表示，视网膜图像分析是一种无创、全自动的方便技术，在短短数分钟内便能评估儿童患上自闭症的风险指数，尽早发现有自闭倾向的儿童，尽早进行适当治疗并让其家长有心理准备，未雨绸缪。

团队寻求合作伙伴 冀寻得2至6岁自闭症案例

目前全自动视网膜图像分析技术已应用于评估使用者中风风险和计算认知障碍症风险因素的脑白质病变风险。研究团队亦凭此技术获劳福局辖下社区投资共享基金颁发“社会资本动力奖－－卓越伙伴奖（企业／机构）”及“社会资本动力标志奖”。

徐仲锳指，目前项目研究对象主要是6岁以上的自闭症患者，团队下一步研究方向希望针对2至6岁年龄层，让这一项技术可以在社区进行自闭症筛查，成为临床及行为评估前一种有效风险评估工具。惟因现时自闭症诊断需时，甚少有2至6岁的自闭症研究案例，故徐仲锳称，目前正致力于寻找有相关资源的合作伙伴，不排除会和香港以外的机构合作，冀日后能于社区普及应用这项技术。