国际眼科时讯

预见未来，光明在望——张纯教授解析AI在青光眼管理中的突破与挑战

2024-07-31 17:02:00
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编者按：青光眼是世界首位不可逆致盲眼病，因其隐匿性和渐进性，使得临床上对其早期诊断及进展监测显得尤为重要。近年来，人工智能（AI）在医学领域的迅猛发展为青光眼的研究与治疗带来了革命性的突破。AI及其子集，如机器学习和深度学习，在青光眼领域的研究与应用愈发成熟，不仅加深了人们对青光眼发病机制的理解，更提升了青光眼筛查与诊断的准确性和效率，大幅度降低了检查成本。在中华医学会第十四届青光眼学术会议上，张纯教授带来了“AI在眼科的应用”的精彩演讲。《国际眼科时讯》有幸邀请到张教授，就AI在青光眼管理中的最新应用现状、其展现出的独特优势，以及当前面临的挑战等热点议题，进行了深入交流与探讨。

《国际眼科时讯》：目前AI在眼科，特别是在青光眼的管理中有哪些应用？

张纯教授：近年来，AI在眼科领域的应用日益广泛，众多科研工作者致力于研发各类AI辅助技术，以应用于青光眼的治疗与管理。众所周知，青光眼作为一种的不可逆致盲性眼病，其病程漫长，对患者造成极大困扰。在慢病管理过程中，AI展现了其巨大的潜力。从筛查环节开始，目前已有许多研发聚焦于利用AI技术，如通过眼底照片进行早期青光眼筛查。这一过程结合了OCT结构检测、眼压测量、多模态视野分析等，形成了多种形式的软件，为青光眼的早期筛查和诊断提供了有力支持。在后续的慢病管理中，这些软件能够持续监测患者的病情变化，分析病情是否恶化或保持稳定。更为令人振奋的是，通过短时间内的病情检测，这些软件甚至能够预测患者未来的病情走向，如是否面临失明风险。传统上，需要进行6次重复性试验的视野检查，每次间隔约三个月，耗时长达一年半之久，才能对青光眼发展进行预测。而现在，借助AI辅助软件，仅需几次简短的随访，即可对未来病情进行预测，大大提高了预测效率。在整个慢病管理过程中，AI的辅助作用无处不在，如宣教环节，目前已有许多中心研发出类似于GPT的软件，专门针对青光眼问题进行解答和科普宣传，使得AI技术在青光眼的慢病管理中得到了全面应用。

《国际眼科时讯》：请结合我国的国情与发展现状，谈谈AI对青光眼的诊断和筛查有哪些优势？

张纯教授：中国地域性差异使得医疗服务的提供面临独特的挑战。与国外相比，中国不同区域的医疗条件各异，医生的水平也存在差距，这导致许多患者难以获得同质化的医疗服务。特别是当前老龄化趋势日益显著，许多老年人面临就医困难的问题。在这种特殊的社会环境和健康挑战下，AI发挥着至关重要的作用。例如，在青光眼等慢性疾病的管理中，AI可以协助各个环节，从简单的检测如拍照等开始，帮助患者获得与城市医生相同水平的医疗服务。此外，针对青光眼医生资源稀缺的问题，AI能够极大地减轻医生的负担，协助他们为庞大的患者群体提供医疗服务。正如现在所倡导的数字化医院，通过结合少量医生与大量的AI辅助，能够服务更多的患者，覆盖更广泛的地区，甚至是偏远地区的患者。这有望使中国的青光眼患者获得更加同质化、高质量的医疗服务。

《国际眼科时讯》：您认为应用AI在我国实现广泛的青光眼筛查和辅助诊断，最大的挑战是什么？如何来应对？

张纯教授：

AI辅助系统对于青光眼整个慢病管理过程来说不可或缺，但目前也面临着诸多挑战。这些挑战主要来自于几个方面。

从技术和应用层面来看，由于AI的黑箱特性，我们对其内部工作原理了解有限。这导致在评估其可重复性、可读性和可解释性时面临困难。我们需要进一步研究和了解这些系统，以确保它们能够提供准确和可靠的结果。
AI的边界问题，目前尚未完全明确其能够胜任和不能胜任的任务范围。这要求我们在使用这些系统时保持谨慎，并充分了解其适用范围和限制。一旦系统出现错误或偏差，需要人们能够及时发现并采取措施纠正。
伦理问题也是不容忽视的一个方面。AI给出诊断或推荐意见时，需要验证这些结果的逻辑意义。这要求我们在使用AI系统时保持审慎，并对其进行充分的验证和测试。随着AI的发展，需要关注它可能带来的潜在伦理风险，并确保其在医疗服务中的应用符合道德和法律标准。
医疗行业中的“温度”问题也是需要考虑的。虽然AI系统可以提供高效和准确的医疗服务，但它们无法替代医生与患者之间的沟通和交流。这种人性化的关怀和互动是医疗服务中不可或缺的一部分。

面对这些挑战，需要国家、社会、医生和患者等多方面的共同努力，才能解决这些挑战，推动AI在医疗领域的健康发展。

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