人工智能在眼科中的应用

引言

人工智能（AI）已开始通过提高诊断准确性、改善治疗策略以及改善患者护理的其他方面，对眼科实践产生影响。学习和解决问题是我们的 AI 系统能够模仿的两种认知功能，因此，机器能够从海量数据中识别和理解模式。这种能力在眼科领域尤其有用，因为该领域使用数字图像进行临床决策。

这些应用中，有一个是 AI 在眼科领域最大的应用之一，而 AI 在眼科领域最重要的应用在于早期疾病的检测和监测。AI 算法已被开发用于检查视网膜图像，以发现糖尿病视网膜病变的证据，并找出视力损害的原因。为了实时预测糖尿病视网膜病变，FDA 批准的自主机器人已在初级保健领域得到应用。

除了糖尿病视网膜病变，AI 还被应用于其他疾病。AI 有助于证实眼前节疾病的检测和监测，以实现早期诊断和个性化治疗计划。

AI 整合也发生在眼科，甚至延伸到手术应用。AI 系统的使用有助于预测手术结果，并监测可能归因于提高患者安全性和手术成功率的全身药物引起的并发症。

眼科中的机器学习

AI 是机器学习的超集，这意味着基于大型数据集训练算法以发现模式并做出决策。眼科中的机器学习模型应用于大量成像数据以确定疾病，例如糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。它们有助于进行快速准确的评估，从而实现早期干预和更好的患者预后。

深度学习和图像识别

卷积神经网络 (CNN)在图像识别任务中表现出色，这总体上是深度学习的杰出表现。在某些眼科图像识别任务中，深度学习系统的诊断准确性与人类专家相当或更高。必须建立对这些无监督学习系统的信任以及识别许多已确诊疾病的能力。

AI 在疾病检测中的应用

在眼科领域，AI 的应用主要用于糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、白内障和青光眼。由于成像数据的可用性和这些疾病的广泛流行，这些领域吸引了 AI 方法的应用。

眼科中的自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是 AI 的一部分，有助于分析大量的文本数据。在眼科领域，NLP 被应用于从电子健康记录、研究文章和临床笔记中提取有用的信息。它能够识别趋势，支持实践的合理性，并通过根据大型文本数据集为临床医生提供相关见解来帮助做出决策。

AI 在预测分析中的应用

可以分析患者数据，例如影像学和临床参数，以预测疾病进展，并预测治疗结果。在眼科领域，预测分析可以预测青光眼或糖尿病视网膜病变的发生，这有助于制定个性化的治疗计划。这为临床医生提供了主动干预的方法，以更早地干预，从而挽救视力并提高患者的生活质量。

应用

糖尿病视网膜病变检测

通过分析视网膜图像的糖尿病视网膜病变 (DR) 的自动化，已开发出 AI 算法。早期 DR 可以通过这些系统以与人类专家检测微动脉瘤和出血相当的准确性来检测。在筛查项目中使用 AI 可以实现及时干预，从而降低糖尿病患者的视力丧失风险。

年龄相关性黄斑变性 (AMD) 诊断

AMD 医生评估视网膜图像中的玻璃膜疣和色素沉着变化。AI 模型使用这些视网膜图像并帮助诊断 AMD。使用 AI 尽早检测可以使疾病得到早期诊断，可能阻止其进展，或许还能保留视力。研究还表明，AI 可以非常成功地区分 AMD 的不同阶段，以帮助个性化患者管理。

青光眼筛查

在青光眼中，AI 应用用于分析视神经头图像，以识别提示该疾病的结构变化。AI 有助于检测异常，例如视杯-视盘比增加和视网膜神经纤维层变薄，它可以提供青光眼的早期诊断，帮助及时治疗青光眼，并防止不可逆的视力丧失。

早产儿视网膜病变 (ROP) 管理

在通过早产儿视网膜图像进行 ROP 检测的领域，AI 系统被部署在新生儿护理中以检测 ROP。为了预防失明，应尽早进行 ROP 筛查，AI 有助于提高易感人群 ROP 筛查的准确性和速度。

眼前节疾病检测

AI 被应用于眼前节成像，以识别白内障和角膜疾病。分析角膜和晶状体图像的 AI 模型可以识别混浊和结构异常，并有助于临床医生诊断和计划眼前节疾病的治疗。

好处

增强早期疾病检测和诊断

AI 有助于早期检测 DR、青光眼以及在一定程度上检测 AMD。此类 AI 模型能够以高准确率分析视网膜图像和 OCT 扫描，在出现症状之前识别疾病标记。谷歌的DeepMind 和 IDx-DR 都具有与眼科医生相当的诊断准确性，消除了人为错误，并能在偏远地区提供标准化评估。

提高眼科护理的可及性

远程医疗借助 AI 和手机应用程序，用于改善偏远地区的眼科护理可及性。与人工智能集成的虚拟筛查工具已部署在智能手机中，供初级保健提供者能够检测高危患者。EyeArt 和 Retinalyze 等设备使得社区能够远程进行筛查，从而无需亲自就诊即可及时获得护理。

提高效率和减轻工作量

借助 AI 技术，眼科医生可以专注于复杂病例，同时他们的任务被自动化，即图像分析、疾病分类和患者分诊。使用基于 AI 的诊断工具消除了手动筛查的需要，从而解决了手动筛查的工作量，因此提高了患者管理能力并加快了治疗决策。

个性化治疗计划

AI 驱动的预测分析利用我们对不同疾病进展方式以及如何根据这些信息对个体进行治疗的现有知识。其应用包括预测 AMD 和青光眼患者对治疗的反应，从而可以自动调整治疗间隔，患者也能更好地遵守治疗时间表。

提高手术精度

AI 被结合用于医疗应用的手术规划和执行。通过使用 Preceyes 类型的手术机器人等系统，AI 有可能实现更精确的手术，如视网膜手术。AI 还用于选择人工晶状体以及术中和术后管理，以尽量减少并发症并改善手术结果。

经济高效且可扩展的解决方案

AI 在节省眼科护理成本的同时，也减少了对专家的依赖。利用 AI 的远程医疗有助于降低总体医疗保健费用，减少就医次数。早期检测可以实现更便宜、更大规模的眼科治疗，因为这些治疗比晚期治疗更便宜。

数据隐私和伦理问题

隐私、安全和遵守HIPAA 和 GDPR 等法规是所有依赖 AI 系统的眼科大量敏感患者数据所面临的担忧。未经授权的访问或医疗数据的滥用可能会造成伦理和法律问题，并且患者对SQL（一种良好的数据库）的依赖也可能限制数据库的可用性。为了确保对 AI 驱动的护理的信任，需要强大的加密、匿名化和合规性。

泛化能力有限和偏见

特别是当 AI 模型在某些特定人群上进行训练时，即使是 AI 模型也可能无法泛化到其他人群。算法是通过来自高收入国家的不同数据集开发的，因此，当它们应用于不同族裔群体和低资源环境时，算法会存在偏见。这会导致误诊或亚优化的治疗。这需要通过跨族裔、地理多样化的数据集来解决，以提高公平性和可靠性。

缺乏标准化和监管批准

在开发用于眼科的 AI 应用时，缺乏标准化的评估指标和监管指南，因此很难比较模型。为了进一步延迟采用，FDA 和 EMA 等机构需要严格批准。引入普遍的基准和全球合作进行 AI 的开发和验证至关重要。

整合挑战

因此，AI 的实施需要 EHR 和成像系统之间的无缝集成。由于缺乏适应性以及过时的 IT 基础设施，其采用受到阻碍。此外，临床医生可能难以理解 AI 的见解，因为它们在接口中不标准化。为了实现平稳集成，还需要对 AI 兼容的基础设施进行充分的投资和对临床医生的培训。

临床验证和医生接受度

由于缺乏临床验证和 AI 决策的“黑箱”性质，只有少数眼科医生愿意采用 AI。为了建立信任，模型需要透明，并且需要进行非常广泛的临床试验。良好的 AI 开发需要医生参与其中。

高昂的实施成本

部署 AI 非常昂贵，因为需要数据采集、计算能力和基础设施。许多医疗机构，尤其是在资源匮乏的地区，缺乏实施和维护的资源。通过政府激励措施和公私合作伙伴关系，可以提高 AI 驱动护理的可及性。

实时应用公司

谷歌 DeepMind

谷歌 DeepMind 的合作伙伴是 Moorfields Eye Hospital，他们正在合作开发用于诊断年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和糖尿病视网膜病变等疾病的 AI 系统。AI 通过审查患者的视网膜扫描来及早发现病情。这种合作关系表明了眼科界对 AI 的热情。

Eyenuk

EyeArt 是 Eyenuk 的 AI 平台，该平台可以自主筛查视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。它提供实时结果，从而实现早期检测缺陷并降低视力丧失的风险。该系统已获得 FDA 批准，并在世界各地的诊所广泛使用，这体现了 AI 在可扩展眼科护理解决方案中所起的作用。

IDx Technologies

FDA 已批准 IDx-DR，这是一款用于检测糖尿病视网膜病变的 AI 系统。它包括对视网膜图像的分析，旨在无需专家参与即可提供诊断建议，因此适合初级保健环境。这种创新展示了 AI 的力量如何创造更多眼科护理的可及性。

Zebra Medical Vision

Zebra Medical Vision 应用 AI 来扫描眼科图像并寻找青光眼和 AMD 等疾病。通过与现有医疗系统的整合，其算法具有可扩展性，可用于早期诊断和治疗规划。

RetinAI

RetinAI 开发用于管理 AMD 和糖尿病视网膜病变等视网膜疾病的 AI 工具。Discovery 是其平台，旨在组织和分析眼科数据，以帮助临床医生做出正确的决定。这项技术提高了诊断的准确性，并缩短了眼科工作流程。

Airdoc

Airdoc 系统的 AI 部分分析视网膜图像以检测糖尿病视网膜病变、青光眼或黄斑变性等病症。它在中国广泛使用，并与医疗系统集成，提供实时诊断支持，从而提高了类似眼科服务的可及性。

未来趋势

AI 驱动的自主诊断

借助当前的 AI 系统，未来将可能实现眼部疾病的完全自主诊断，从而无需眼科医生的常规筛查。它将利用 AI 驱动的工具进行实时决策，这些工具将能够即时检测糖尿病视网膜病变、青光眼和 AMD 等病症。FDA 批准的 AI 算法（如 IDx-DR）的自动化诊断模型允许使用自动化模型。深度学习将有助于提高 AI 的精度，使其免受人为偏见和错误的影响。这类系统将提高缺乏训练有素专家的农村和贫困地区的准入水平，这些地区的致盲性眼部疾病将得到及早及时地检测。

AI 与可穿戴设备的集成

结合可穿戴设备和 AI 技术将改变我们持续监控眼科护理的方式。隐形眼镜将监测眼内压、泪液成分、视网膜变化，以及这些变化何时会导致青光眼和糖尿病视网膜病变等疾病的早期发生。这些可穿戴设备将向患者和医生提供实时健康更新，以便及时干预。就慢性眼部疾病而言，可穿戴设备将减少医院的就诊次数，因为它们能够减少就诊次数，提供个性化治疗，并纳入对病情的积极管理。

AI 驱动的药物发现和个性化医疗

AI 将加速眼科药物新疗法的发现过程。它将 NIST 引入基因组测序，并帮助机器学习算法分析海量数据集，以识别潜在的候选药物并预测其疗效。AI 驱动的精准医疗将能够根据个体基因图谱和疾病进展情况个性化治疗计划。这类疗法将针对 AMD 等病症进行优化，以获得更好的患者预后。利用 AI 缩短临床试验的时间和成本将加速新眼科药物的上市，从而提高治疗效果并降低副作用。

AI 用于预测性和预防性眼科护理

通过 AI，将能够远远早于症状出现之前就预测眼部疾病。然而，可以实现早期的预防措施。深度学习模型将在遗传、环境和生活方式因素方面取得进展，以评估特定个体患病的风险。AI 将驱动预测分析，并能够及早预测哪些患者有患糖尿病视网膜病变或青光眼的风险，以便进行主动治疗。针对生活方式改变或严重眼部疾病治疗的个性化 AI 建议将减少致盲性眼部疾病的发生率，保护视力，并带来更好的长期眼部健康。

AI 辅助机器人手术的进步

AI 将通过减少人为错误来辅助机器人手术中的复杂眼科手术。Preceyes 等类似的 AI 控制机器人系统将能够在视网膜和白内障手术等手术中为外科医生提供反馈。这些进展反过来将有助于减少并发症，缩短恢复时间，并提高视力的结果质量。AI 集成的术前规划还将根据影像学结果增强手术计划，并预见并发症，从而提高眼科手术的安全性和效率。

结论

人工智能的应用正在帮助早期和更好地诊断和管理眼科疾病。人工智能的使用，例如自我诊断仪器、远程眼科检查和手术室机器人，使人们能够更快速、更有效地获得适当的眼科护理和治疗。深度学习和预测分析等技术的应用是人工智能正在逐渐改变个性化治疗和预防的另外两个领域。