人工智能對眼科疾病治療的輔助作用

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始對人工智能技術(shù)進行關(guān)注。并開始嘗試著在其行業(yè)應(yīng)用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，讓其神秘的技術(shù)能呈現(xiàn)到我們的日常生活中。例如：許多人都養(yǎng)成了每天早上用手機查看新聞的習(xí)慣，還可以利用手機語言助手進行網(wǎng)購等等。這些都是人工智能技術(shù)在日常生活中的一種表現(xiàn)。隨著其技術(shù)的不斷發(fā)菜，人工智能在眼科醫(yī)療領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。

一、人工智能在眼科分級診療中的應(yīng)用

現(xiàn)代人群中近視眼成為了一種高發(fā)勢態(tài)，據(jù)我國衛(wèi)計委統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國沒有接受到常規(guī)眼科檢查的民眾，超過了人口總數(shù)的50%以上。而且有近90%的民眾，只有在發(fā)病之后才會考慮進行治療，并沒有形成對老年眼科疾病以及一些慢性疾病進行提前干預(yù)的機制。當(dāng)前許多專業(yè)提供眼科疾病服務(wù)的機構(gòu)，長期專注于眼健康檢查以及私人眼健康保健等工作。近年來，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，這些專業(yè)機構(gòu)開始向著遠程診療服務(wù)方向發(fā)展，并已經(jīng)基于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起了線上、線下的眼健康服務(wù)模式。但是我國的眼科專業(yè)醫(yī)療機構(gòu)，當(dāng)前還存在諸多問題。比如：全國專業(yè)醫(yī)療機構(gòu)較為分散，但在一定程度上表現(xiàn)出地區(qū)集中的現(xiàn)狀。因此，可以利用遠程醫(yī)療以及人工智能設(shè)備，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)分級診療服務(wù)模式，目前互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)構(gòu)建了一套適用于中國人的人工智能眼科疾病識別方案。通過這套方案，能夠構(gòu)建起遠程智能閱片平臺，從而可以針對糖尿病視網(wǎng)膜病變以及老年性黃斑變性進行有精準的篩查。

二、人工智能在眼科疾病中的主要組成

當(dāng)前所構(gòu)建的遠程智能閱片平臺，主要是由硬件與軟件兩個部分所構(gòu)建而成。其中的硬件部分，主要是以閱片中心以及專業(yè)醫(yī)療團隊為主。軟件部分，主要是由人工智能以及閱片系統(tǒng)組成。列如當(dāng)前的遠程閱片平臺，可以對 DR和AMD進行篩查，通過人工智能根據(jù)這兩種眼科疾病的相關(guān)特征來進行高效、高精準的篩選。所構(gòu)建的這個平臺，在進行DR以及AMD疾病的識別過程中，其識別準確率已經(jīng)達到了93%。在此套人工智能輔助醫(yī)療技術(shù)中，每一個分支機構(gòu)都認真的扮演各自的角色。

三、人工智能輔助醫(yī)療在青光眼中的應(yīng)用

青光眼是一種常見的眼科臨床疾病，其疾病主要是視神經(jīng)在受到損傷之后，對視力形成影響，最終導(dǎo)致視力喪失的眼疾。這種疾病的進程發(fā)展相對較為緩解，許多病患在長時間內(nèi)并不會感覺到不適或明顯癥狀，甚至大部分病患到發(fā)病后期都沒有感覺已經(jīng)患病。所以，青光眼這種疾病一直以來被稱之為“無形視力殺手”，已經(jīng)成為了第二大致盲眼科疾病。而且這種疾病是一種不可逆轉(zhuǎn)性的疾病，對于病患的危害性非常大。當(dāng)前全世界約有7000萬左右的病患，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)分析，2020年青光眼病患會達到8000萬人次。造成青光眼的原因較為復(fù)雜，比如：眼壓持續(xù)升高、家族有青光眼病史，甚至常見的高血壓等慢性病，都會導(dǎo)致視神經(jīng)受到壓迫從而形成壓陷。但是如果想要針對大規(guī)模群體進行青光眼篩查，會造成人工評估效率非常低的問題。同時，在進行評估過程中，其質(zhì)量會因醫(yī)生經(jīng)驗以及身體狀態(tài)等問題造成非常大的影響。所以，通過開發(fā)杯盤比自動評估算法能夠有效緩解眼科醫(yī)生的工作負擔(dān)，能夠進一步提升評估工作的效率。當(dāng)前“iMED”團隊已經(jīng)實現(xiàn)了利用人工智能分析杯盤比（CDR）的設(shè)計，并將其應(yīng)用到了青光眼自動篩查診斷算法工作中。同時，團隊還根據(jù)深度學(xué)習(xí)來不斷對機器學(xué)習(xí)算法進行優(yōu)化，已經(jīng)取得了非常大的研究成效，并一直保持著視杯視盤分割和基于眼底圖像的青光眼診斷的較高精準率。

四、人工輔助診斷模型和醫(yī)生之間關(guān)系

對于人工智能是否會完成替代眼科醫(yī)生，在其技術(shù)得到發(fā)展之后一直成為了業(yè)界所關(guān)注的問題。從當(dāng)前的人工智能技術(shù)來分析，其并不會取代眼科醫(yī)生進行工作。因此，當(dāng)前的人工智能技術(shù)還基于弱人工智能狀態(tài)，需要以機器學(xué)習(xí)算法以及構(gòu)建相關(guān)的算法模型來進行深度學(xué)習(xí)，并需要在網(wǎng)絡(luò)指令下才能夠完成具體的任務(wù)。從本質(zhì)上來分析，當(dāng)前的人工智能技術(shù)是一種無知覺、無意識的技術(shù)。而且，在進行眼科疾病診斷時，醫(yī)學(xué)還可以通過對病患的表情等元素進行綜合性判斷，能夠為病患提供更多的人文關(guān)懷。這些人工智能無法做的，其技術(shù)可以理解成為一種高精密的“聽診器”，通過與專業(yè)醫(yī)生的結(jié)合，才能夠為病患提供更加高效精準的診療服務(wù)。

目前多數(shù)專業(yè)醫(yī)生都集中于一、二線大城市。所以，基于人工智能的眼科疾病輔助診療，具有低成本、高效率的特征。通過人工智能輔助診療，可以對一些常見眼科疾病篩查與輔助診斷算法提供有價值的參考，從根本上能夠有效促進我國眼科醫(yī)療服務(wù)水平的巨大提升。