青光眼是造成全球無數(shù)民眾罹患不可逆失明的重要致殘因素。青光眼本身只是統(tǒng)稱，指代一系列對眼部與大腦視神經(jīng)之間的連接造成損害的眼部疾病，嚴重時可導(dǎo)致視力喪失。根據(jù)布萊恩霍爾頓視覺研究所對全球失明及遠視障礙原因的系統(tǒng)回顧與深入分析，青光眼已經(jīng)成為全球第二大致盲原因。

全球青光眼患病率預(yù)計將從2020年的7600萬人增加到2040年的1.118億。青光眼患病率的增加，也將給醫(yī)療保健體系乃至患者個人造成重大經(jīng)濟影響。遺憾的是，傳統(tǒng)的標(biāo)準青光眼診斷與檢測技術(shù)在臨床實踐中存在巨大局限，而在醫(yī)療保健中使用人工智能（AI）與深度學(xué)習(xí)（DL）算法則有望改善青光眼的診斷與篩查效果。

人工智能如何為眼科疾病診斷貢獻力量？

在最近發(fā)表的文章中，中國南京醫(yī)科大學(xué)的研究團隊解釋并說明了使用AI與基于深度學(xué)習(xí)的算法診斷眼科疾病的相關(guān)過程。

描述構(gòu)建及評估深度學(xué)習(xí)模型過程的流程圖。

一般來說，利用AI技術(shù)診斷青光眼需要謹慎處理多種數(shù)據(jù)，包括視盤照片、視野與眼壓。該算法消除了噪聲、偽影及不相關(guān)信息，以確保得出準確可靠的結(jié)果，同時通過訓(xùn)練讓模型學(xué)習(xí)與青光眼相關(guān)的獨特特征與模式。其在驗證階段經(jīng)過嚴格測試以保證具備有效性。一旦成功，整套方案將在后續(xù)測試中接受進一步評估，探索在臨床診斷中實際應(yīng)用的可行性。

如果該算法最終能夠應(yīng)用于臨床實踐，未來的臨床醫(yī)生會收集患者的視盤照片、視野與眼壓讀數(shù)等指標(biāo)，并在預(yù)處理之后配合算法診斷青光眼病變。

深度學(xué)習(xí)在青光眼診斷中的作用

深度學(xué)習(xí)在青光眼診斷中的一大重要作用，在于篩查并區(qū)分罹患青光眼、以及健康狀態(tài)下的眼睛。使用眼底照片訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型可以識別出符合青光眼特征的眼底病變，包括視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層異常。這將有助于更早診斷出青光眼，降低引發(fā)視力障礙的風(fēng)險。

此外，利用光學(xué)相干斷層掃描（OCT）數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的深度學(xué)習(xí)算法，還能夠檢測青光眼所引起的微觀結(jié)構(gòu)操作及其隨時間推移的發(fā)展情況。根據(jù)北卡羅來納州維克森林醫(yī)學(xué)院的研究，事實證明在識別青光眼的早期癥狀方面，流式學(xué)習(xí)算法的準確性已經(jīng)超越了手動或自動分割法。

澳大利亞悉尼的一支研究團隊還在研究中發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠從視神經(jīng)乳頭（ONH）以外的眼底圖像區(qū)域中檢測出青光眼病變。也就是說，深度學(xué)習(xí)在計算機輔助青光眼篩查及診斷的廣泛臨床應(yīng)用方面有著廣闊的前景。該技術(shù)還能對視網(wǎng)膜進行全面評估，幫助臨床醫(yī)生發(fā)現(xiàn)各種容易被忽視的青光眼早期癥狀。

人工智能與深度學(xué)習(xí)在診斷中的優(yōu)勢

杜克大學(xué)杜克眼科中心審查了使用復(fù)雜深度學(xué)習(xí)算法進行青光眼診斷的優(yōu)勢。他們發(fā)現(xiàn)這些算法的診斷速度遠超傳統(tǒng)方法，能夠大大提高效率并加快治療進度。此外，這些算法的準確性也比傳統(tǒng)方法更高，可實現(xiàn)早期檢測與干預(yù)，從而有效阻止疾病發(fā)展。這一切將改善患者的治療效果，并降低由后續(xù)治療產(chǎn)生的相關(guān)醫(yī)療成本。

深度學(xué)習(xí)算法在擴大醫(yī)療服務(wù)覆蓋面上也有著巨大潛力，特別是對那些生活在偏遠地區(qū)、無法接觸到眼科醫(yī)生的服務(wù)匱乏群體而言。這些算法能夠幫助這部分患者獲取及時、準確的診斷服務(wù)，優(yōu)化診療效果并縮小醫(yī)療保健水平上的差距。換言之，這些算法將讓世界各地的人們更平等地享受眼科保健服務(wù)。

此外，醫(yī)療保健專業(yè)人員還可以使用深度學(xué)習(xí)算法以最大限度控制診斷波動，提供更加可靠、準確的評估結(jié)果。這有助于增強人們對醫(yī)療診斷準確性的信心，同時改善患者護理效果。

在臨床實踐中采用深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

盡管取得了不錯的實驗成果，但在臨床實踐中采用深度學(xué)習(xí)算法檢測青光眼時，還有一系列現(xiàn)實挑戰(zhàn)需要解決。

其中一大核心挑戰(zhàn)，就是對算法訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)集進行標(biāo)準化調(diào)整。由于不同研究和醫(yī)療機構(gòu)之間使用的數(shù)據(jù)收集技術(shù)和格式往往存在巨大差異，因此必須建立起一套專門用于訓(xùn)練青光眼診斷算法的標(biāo)準化數(shù)據(jù)集。

而在數(shù)據(jù)標(biāo)準化之外，另一大障礙在于如何保證這些算法能讓各醫(yī)療保健服務(wù)商順利上手。雖然在檢測青光眼方面有著巨大的潛力，但算法本身的部署和用法往往比較復(fù)雜，并不適合全體醫(yī)療保健專業(yè)人員，特別是那些服務(wù)偏遠地區(qū)/服務(wù)不足群體的從業(yè)者。因此，必須開發(fā)出用戶友好的界面和工具，確保不同背景、不同位置的醫(yī)療保健服務(wù)商都能有效使用深度學(xué)習(xí)算法，順利檢測出對應(yīng)受眾中的青光眼病患。

還病人們一個光明的未來

青光眼是全球范圍內(nèi)導(dǎo)致失明和殘疾的重要疾病。未來幾年，其患病率還將進一步增加，對醫(yī)療保健體系及個人患者產(chǎn)生重大影響。與之對應(yīng)，AI與深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療保健領(lǐng)域的發(fā)展和普及，有望大大提高青光眼的診斷效率及檢測準確性。這些算法能夠提供更快、更可靠的診斷結(jié)論，改善服務(wù)不足人群獲取診療資源的機會，并減少診斷結(jié)果的大幅波動。

然而，在將深度學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于臨床青光眼檢測之前，我們必須首先解決一系列現(xiàn)實挑戰(zhàn)。其一是關(guān)注數(shù)據(jù)標(biāo)準化，其二則是提升服務(wù)可及性。只要能妥善解決這些挑戰(zhàn)，我們將有望在臨床實踐中廣泛、準確地部署深度學(xué)習(xí)算法，為全面普及青光眼的早期檢測與治療鋪平道路。