眼睛作为“心灵之窗”，是人类感知世界的重要器官，但其健康问题却日益严峻。据统计，全球约26亿人患有近视，其中中国儿童青少年近视率高达52.7%，并且呈现低龄化趋势。与此同时，糖尿病视网膜病变（俗称“糖尿眼”）已成为成年人致盲的主要病因之一：中国糖尿病患者超1亿人，约30%的糖尿病患者会发展为糖尿眼，而早期筛查率不足10%。

　　这些数据都揭示了眼科疾病对公共卫生的深远影响：从儿童近视的视力损害到糖尿眼致盲的风险，亟需高效、可及的解决方案。

　　在此背景下，香港理工大学眼科视光学院科研眼科讲座教授、视觉科学研究中心主任何明光，凭借其团队在人工智能（AI）辅助筛查和近视防控领域的突破性成果，成为全球眼科医疗革新的领军者。他主导的两项技术——AI驱动的便携式眼底相机与重复低强度红光疗法，不仅填补了基层医疗的空白，更以创新科技重塑了眼科诊疗的未来图景。

　　“对我而言，科研的影响力更为深远，一次手术或许只能为一位患者解除病痛，但若能研发出新的诊疗方法，便可惠及更多群体。”何明光表示。

　　何明光认为，在临床医生、大学教授以及科学家等身份的平衡中，自己一定会把重点放在科研方面，以期能寻找到破解众多眼科疾病的筛查和治疗方法。

　　“杰出创科学人”来港发展

　　何明光在眼科研究领域国际化背景丰富，成就斐然。

　　1993年，何明光从中山大学医学院毕业后，先后到多所世界知名学府深造，曾在美国约翰霍普金斯大学获得公共卫生硕士学位，在伦敦大学学院莫菲尔兹眼科医院获得眼科学博士学位。

　　博士毕业后，何明光曾在中山大学中山眼科中心担任副主任和眼科学教授，在墨尔本大学和澳洲眼科研究中心担任眼科流行病学教授。

　　在澳大利亚工作期间，何明光充分领略到了国际化工作环境的独特魅力：“当时，我接触的患者大多是外国人，这与我以往只接触中国患者、为中国人做手术的经历截然不同。外国患者的疾病类型以及手术方式都有诸多不同之处。”

　　作为国际眼科领域的杰出代表，何明光的研究成果在全球范围内产生深远影响。在近视防控领域，何明光带领的团队通过多中心随机对照试验，开创性验证了重复低强度红光疗法对儿童近视的控制效果，相关研究成果已发表于顶级期刊《Ophthalmology》。

　　2022年，其团队进一步在国际首个随机双盲对照试验中证实红光疗法的高效性与安全性，为全球近视防控提供了关键循证依据。

　　虽然在国外已取得了显著的科研成就，何明光直言：“其实我一直心怀服务国家的志向。当我年过五十，便萌生了回到祖国的想法，希望在香港或内地申请职位，回国发展。”

　　2023年3月，机缘巧合，他经由介绍，申请了香港特区政府的 “杰出创科学人计划”，从此开启了科研生涯的新篇章。

　　香港特区政府在2021年开始推出“杰出创科学人计划”，旨在通过资助香港八所大学，为国际知名学者及其团队提供具竞争力的薪酬和研究条件，吸引其来港从事教学与科研工作，目标是引入100位科研领军人物。

　　截至2025年2月底，已有66名“杰出创科学人”来港，分别加入6所香港高校。此外，相关科学家获资助聘请的团队成员，接近220名。

　　何明光坦言，选择到香港发展的一个重要原因，是发现香港高校特别鼓励大学教师创办初创公司。例如，学校允许教师全职或兼职参与初创公司。此外，学校可将知识产权授权给初创公司。

　　和澳洲高校相比，何明光认为香港的大学更注重政策的支持，如在知识产权方面提供了专利律师指导，“我们以前在墨尔本大学就完全是自己搞，甚至技术授权到公司中间的审批程序就长达一年。所以，香港在科创生态方面有着明显优势。”

　　医工跨界融合

　　“金眼科，银外科”。谈及在医学众多专业中为何选择眼科作为研究方向，何明光如是回答。他认为，眼科手术往往立竿见影，例如白内障复明手术，能让医生产生巨大的职业成就感。

　　但是，何明光并没有止步于仅通过临床医学解决眼科难题，而是深耕科研，希望借助“医工结合”，找到能惠及更多患者的新治疗方法。

　　医工融合，是指医学与工程技术及其他多学科领域的交叉研究和协同创新，围绕医学实际需求，将医学和医学以外的广泛学科进行交叉融合，从而更好地服务于医疗实践和满足患者的需求。

　　近年来，我国近视呈现高发病率、低龄化的严峻趋势，儿童和青少年近视防控问题已上升为国家战略。预计到2050年，全球近一半人口将受到近视影响，其中40%可能发展为高度近视。眼轴延长与多种眼部结构和功能改变相关，会增加视网膜脱离、黄斑出血、白内障和青光眼等威胁视力的疾病风险。

　　研究表明，光照量与近视的发病率密切相关，但传统的户外活动增加光照的方法在实际操作中存在困难。因此，探索一种更便捷、有效的光照治疗方法成为研究的方向之一。

　　何明光及其团队通过一系列临床研究，发现重复低强度红光照射能够显著减慢儿童近视的进展。团队在上海十所小学进行的为期一年的研究也表明，接受重复低强度红光照射治疗的近视高风险儿童，与未接受该治疗的儿童相比，发展近视的可能性减少了一半。

　　基于该研究发现，何明光和工业界合作开发了一款家用红光治疗仪。目前，该红光治疗设备也通过美国FDA和欧盟CE认证，在30余国广泛应用，成为首个走向国际的中国原创近视防控技术。

　　“由于治疗需要每天照射两次，每周至少五天，频繁往返诊所并不现实，因此我们设计了红光治疗仪这一家用型设备。患者可在家长监督下在家使用治疗仪，从而达到治疗近视的效果。”何明光表示。

　　随着人工智能的发展进步，AI技术在门诊导诊、临床辅助诊断、疾病管理等环节广泛应用，“AI+医疗”已成为发展趋势。何明光团队早在2018年，就开始利用深度学习技术，研究人工智能赋能医学的可能性。

　　在多年的基层防盲工作中，何明光发现了基层医疗资源短缺，不足以满足糖尿病患者每年进行一次眼部检查的需求。

　　数据显示，在中国目前每10名成年人中就有1人患糖尿病，其中超过90%为2型糖尿病，2型糖尿病可能在患者身体不出现明显症状的情况下悄然发展，如果没有及时发现和治疗，糖尿病可能会导致严重的并发症。

　　值得一提的是，糖尿病视网膜病变也是全球致盲的主要原因之一，传统诊断方法主要依赖侵入性且费用较高的荧光血管造影检查。这种检查方式不仅会给患者带来不适，还限制了基层医疗机构的筛查能力。

　　为解决这一跨学科的医学筛查难题，何明光带领团队，创新性地将生成式人工智能技术应用于眼科诊断领域，研发了一款AI驱动便携式眼底相机。

　　借助独创的算法，该系统仅需拍摄普通眼底照片，就能在数秒内生成高精度血管造影影像和动态视频，完全避免了传统造影剂注射的风险。这一智能诊断系统可自动识别微动脉瘤、出血点等早期病变特征，诊断灵敏度达到96.2%，特异性达到91.8%。

　　此外，该设备可自动识别糖网、青光眼、黄斑变性等致盲眼病，分类准确率达98.9%，显著优于传统人工筛查。其便携特性突破传统眼底相机的体积限制，结合云端分析系统，可在社区卫生中心、药店等场景实现自助筛查，大幅降低基层医疗的人力与设备成本。

　　何明光介绍：“基于生成式人工智能算法，该设备可将常规彩色眼底照片转化为高精度荧光血管造影图像，并进一步生成动态荧光血管造影视频。其次，系统具备双向跨模态生成能力，既可通过计算机视觉技术将眼底影像转化为结构化文本报告，亦可依据文本描述反向生成符合临床特征的模拟病理图像，为医学教育及辅助诊断提供范例。”

　　目前，该技术已获得五项国际专利，并正在大湾区的顶尖医疗机构进行多中心临床试验，其远程会诊系统还让偏远地区的患者也能获得眼科诊疗服务。

　　眼科的职业成就感无可比拟

　　《21世纪》：您从本科到博士阶段都是医学专业。当初为何会选择从事医学研究，以及为何选择眼科医学这一专业领域？

　　何明光：我1987年进入中山医科大学攻读医学专业，当时医学本科学制为六年。我选择医学主要基于家庭职业规划考量，我哥哥选择了工科方向，成为工程师，我则选择了医学。在当时的社会认知中，这样的职业规划对家庭发展较为理想，机缘巧合之下我踏上了从医之路。

　　《21世纪》：在众多医学分支领域中，您选择眼科作为研究方向的考量因素是什么呢？

　　何明光：在我求学期间，流传着“金眼科，银外科，吵吵闹闹妇产科”的说法。在医学院校中，眼科始终是优异学生的首选专业，这种选择倾向在全球范围内具有共性。包括后来在墨尔本大学任职期间，我也观察到医学院的顶尖毕业生普遍向往眼科领域。

　　眼科专业的吸引力主要体现在三个方面：首先，正如粤语所言，眼科相对“干净”；其次，单台眼科手术时长适中，单日可高效完成多例治疗。再者，眼科的临床疗效显著，如白内障患者术后往往即刻复明，这种职业成就感是无可比拟的。由此，我对眼科产生浓厚兴趣。后来，我也有幸被分配至当时全国顶尖的中山大学中山眼科中心工作，开启了眼科医生的职业生涯。

　　科研有更为深远的影响力

　　《21世纪》：在平时工作生活中，你是如何平衡医生、科学家和大学教授这些不同的身份和角色的？

　　何明光：我们这类从业者通常被称为“临床科学家”，即同时从事临床医疗与科学研究。对我而言，科研的影响力更为深远，一次手术或许只能为一位患者解除病痛，但若能研发出新的诊疗方法，便可惠及更多群体。因此，在平衡临床服务与科研投入时，若必须要作取舍，我会更侧重后者。

　　《21世纪》：您的团队发现重复低强度红光治疗可以延缓近视发展，请介绍一下这项研究的起源？

　　何明光：重复低强度红光治疗技术的核心可概括为三个关键词：重复使用、低强度、红光波长。具体而言，该疗法需患者每日在家使用两次低强度红光照射治疗，区别于传统单次激光治疗。

　　研究初期，我们在实验中发现，特定波长的红光和近红外光可增加眼底血流和脉络膜厚度，这一现象通过光学相干断层扫描血管成像（OCTA）技术可直观验证。当时市场上已有类似的红光治疗设备，所以我们基于科学验证结果申请了专利，并与企业合作推进技术转化。

　　另外，我们在中山眼科中心也同步开展临床试验，经过一年的临床试验，证实该疗法对近视控制效果显著。更令人振奋的是，首次观察到治疗后眼轴长度出现缩短，尽管不能称为“逆转”，但的确实现了近视度数回退。例如，部分受试者的近视从500度降至475度，这一现象在近视干预领域具有重要意义。

　　目前，该疗法已经在临床上逐步推广应用，让众多近视患者从中受益。同时，香港理工大学团队也在探索新型红光治疗方案，希望在保持疗效的同时进一步提升其安全性，相关研究正在持续推进。

　　《21世纪》：当前研发的红光疗法的特点和优势有哪些？

　　何明光：目前研发的红光疗法主要采用低强度激光刺激黄斑中心凹区域的视锥细胞。这种刺激会促使脉络膜厚度增加，并促进眼底血流提升。

　　基于近视形成的机制，巩膜缺氧导致眼轴异常延长，而红光治疗通过改善眼底供氧环境，有效缓解缺氧状态，从而控制近视的发展。临床观察显示，众多受治疗患者眼轴长度不再延长，甚至出现缩短现象，近视度数也有所回退，这是其基本原理。

　　人工智能赋能医疗科技

　　《21世纪》：据了解，您早在2018年就开始了人工智能糖尿眼筛查系统的研发。当时您是怎样发现这项跨学科技术的应用前景的？

　　何明光：当时我们与中山大学中山眼科中心合作开展基层防盲工作，过程中发现农村地区医生资源严重不足。例如，我国糖尿病患者占总人口约10%，理论上这些患者需每年进行一次眼部检查，但基层医疗资源无法满足这一需求。

　　2018年，深度学习技术尚处于兴起阶段，全球范围内仅有斯坦福大学等为数不多的团队涉足相关研究领域。而我们团队属于首批采用深度学习技术的研究团队之一，自2015年起便已开展深度学习研究，并积累了大量防盲活动数据。基于这些数据资源，我们开发了首批基于眼底照相的深度学习筛查系统，可自动识别并分类糖尿病视网膜病变、青光眼、老年黄斑变性等眼科疾病，由此开启了利用AI深度学习进行眼底筛查的研究。随后，我们发表了首批关于深度学习赋能的文章，例如全球青光眼领域首篇AI深度学习论文，引用量达数百甚至上千次。

　　在澳大利亚期间，我们优化了AI算法，并获得澳大利亚政府多项科研基金支持，成功将AI技术落地应用于Bupa眼镜店等场景，提供相关服务并开展临床试验。来到香港理工大学之后，我们对整体算法进行了全面升级。

　　2023年，我们引入生成式人工智能（Gen AI）技术对原有卷积神经网络(CNN)算法进行革新，提升了算法的精确度。例如通过Gen AI将眼底彩照转化为荧光造影图像，从而更精准地识别微血管瘤和出血部位，显著提高了糖尿病视网膜病变（DR）的AI筛查准确性。此外，该技术不仅局限于糖尿眼病筛查，已扩展至多种眼科疾病甚至罕见病的自动诊断。

　　《21世纪》：人工智能结合眼底造影的研发成功后，“从1到N”的产品化路径是怎样走的？

　　何明光：许多研究止步于论文发表，即便数据显示优异，但若要真正应用于临床服务，便会面临诸多问题：一是产品稳定性；二是完成产品注册流程，如需通过欧洲合格认证（CE）或美国食品药品监督管理局（FDA）审批，方可将产品投入临床服务，这一过程耗资巨大；三是获得临床用户的认可，因为即便产品进入临床应用，若医生不采用，也无济于事。

　　为此，我们成立了初创公司，因为产品注册需大量资金和多方专业技能支持，如用户行为研究及商业化运营，而大学并无专项经费支持注册产品。通过公司化运作，我们得以推动技术真正落地并服务患者。

　　《21世纪》：从您的实际经验出发，人工智能如何更好地赋能医疗科技？还需要解决哪些问题？

　　何明光：人工智能赋能医疗是必然趋势。医疗最大的挑战之一在于其高风险，诊断失误可能给患者带来严重伤害。而人工智能可以让诊断更有依据。以我们在澳大利亚Bupa视光诊所的实践为例，视光师日常接诊大量病人时，容易漏诊青光眼，因为其早期症状隐匿，但人工智能可提醒医生关注潜在的青光眼病例，从而减少漏诊误诊的概率。

　　此外，人工智能还能提高医疗效率，例如利用AI辅助书写病历。以前医生看诊只有五分钟，撰写病历却需花费一小时，而AI可以大幅缩短这一时间，医生仅需审核内容准确性即可，毕竟人工智能也可能会出错。但总体而言，人工智能既能提高临床诊断的准确性，又能提升效率，我认为这对医疗科技发展至关重要。

　　粤港科研协作可优势互补

　　《21世纪》：香港应如何借助广东省在生命健康科技领域的产业优势，加快科研成果落地转化？广东和香港在科研协作，特别是“医工结合”方面可以怎样加强联动？

　　何明光：我们的设备开发主要在深圳进行，例如新型镜片等光学原型的研发。完成产品原型开发后，我们可以在香港和内地同步开展临床试验。大湾区内地城市的患者数量多，临床试验入组速度快，可高效完成验证。后续通过初创公司推进市场销售时，内地市场规模远超香港。从产品开发角度看，粤港澳大湾区不同城市具备差异化优势，可形成互补协同。

　　《21世纪》：以您的研究领域为例，粤港澳大湾区在科研方面有哪些独特优势？

　　何明光：大湾区科研优势突出。其一，大湾区人口众多，大医院资源丰富。其二，人才荟萃，众多科研人员思维活跃、开放创新。其三，政府政策支持力度大。其四，区域之间协作紧密。这些因素共同构成了大湾区显著的科创优势。

　　《21世纪》：您对粤港澳大湾区科创协同发展有什么具体建议？

　　何明光：我认为，协同创新的关键在于构建更为完善、高效且公平的合作机制。在科研合作进程中，知识产权的分割，尤其是利益分配始终是一道难题。因此，必须明确合作的具体模式与运行机制，其中最重要的是各方都要秉持开放包容的态度。以香港理工大学为例，我们在知识产权授权方面采取了灵活的政策，这充分说明了政策支持的重要性。