基于AI眼科診療技術發展的研究

陳澤君，趙靖康，何媛

（西安醫學院第二附屬醫院，陜西 西安）

0 引言

在政府工作報告中已經將“人工智能”列入，并已經成為國際競爭力和經濟關注重點，在各個領域逐漸滲透，尤其是在醫學領域得到廣泛應用。很多眼部疾病主要依據眼科檢查結果進行診斷，影像學檢查是眼科輔助檢查的主要方式。眼部圖像比較復雜，具有較大信息量，還會受醫生臨床經驗和知識水平影響，使得人力物力不斷增加。給予人工智能技術，可對診治效率進行提高，降低了醫生的工作壓力，有利于醫療行業的發展和進步。當前，大量智能化應用技術在眼科領域得到了廣泛應用，對疾病各個環節診治具有非常重要意義，本研究以早產嬰兒視網膜病變為例，主要圍繞人工智能技術的眼科診療技術發展方向進行探討，內容如下。

1 疾病預測

1.1 早產兒視網膜病變預測模型與篩查

早產兒視網膜病變是低體重和早產兒常見的一種疾病，對患兒視力造成嚴重影響，是視力損害的重要原因[1]。早產兒視網膜病變不僅病情發展迅速，同時具有非常短的最佳治療時間，如果患者病變惡化，則會對患者預后產生嚴重影響。對患者進行及時治療和篩查，可降低早產兒視網膜病變誤診率[2]。我國當前對早產兒視網膜病變具有非常單一的篩查模式，不僅費用較高，同時會增加醫生工作量，治療效果欠佳。當前對患者篩查面臨非常多的問題，相關學者對已經對篩查預測模型進行建立，例如兒童醫院早產兒視網膜病變模型、新生兒早產兒視網膜病變模型和早產兒視網膜病變評分等[3]。早產兒視網膜病變診治水平、發病率和疾病特點存在明顯地區差別，因此模式具有非常低普適性。傳統Logistic回歸分析方法建立在預測模型中應用較多，Logistic回歸模型不僅使用廣泛，但是也存在一定缺陷，出現復雜錯綜非線性關系和多變量時，則會對預測能力產生影響[4]。

1.2 預測疾病方法

疾病預測的經典回歸分析方法主要包括Cox比例風險回歸和Logistic回歸，雖然應用比較廣泛，但仍需對模型可解釋性和預測準確度進行提升。預測建模、數據補全、特征選擇和特征表示是疾病預測技術包含的主要步驟[5]。當前，在疾病預測方面，學習監督建模和特征選擇方法越來越多。另外，機器學習也可對預測建模解釋性進行提高[6]。人工神經網絡和支持向量機也具有非常高的預測性能，當前人工智能研究的重要領域為人工神經網絡，模擬人腦神經系統對外界事物進行處理是其主要原理，同時對神經元可通過關系負責的處理器進行模擬[7]。能夠對代表性較強的實際案例進行有效了解和體會，進而對事物的內在特征進行理解，能夠對變量間復雜非線性關系進行識別，可對疾病進行預測，為患者的臨床治療提供了較好理論依據[8]。

1.3 發展方向

結構化數據處理是當前疾病的主要預測技術，并且具有多模態醫療數據，包括流數據、文本和影響數據。接下來指望對非結構化數據建立，并與多模態數據進行融合和處理，對預測性能進行提升[9]。另外，應景機器學習方法越醫學知識進行結合，對具有可理解性的預測模型進行構建[10]。

1.4 小結

及時治療和篩查是眼科診療的關鍵，可對視網膜損傷進行預防，采用神經網絡技術對患者疾病進行推測，能夠對過去模型缺點進行避免，可進一步提高篩查有效率和準確度，具有非常好的緩解醫療資料資源作用，可提供及時有效的早期疾病預防[11]。

2 檢查方式

2.1 早產嬰兒視網膜病變檢查方式改變

隨著計算機輔助技術的發展，早產嬰兒視網膜病變檢查方式也發生了不斷改變。早產嬰兒視網膜病變篩查金標準為傳統雙目間接眼底鏡，該檢查方式應由專門的醫生進行操作，該檢查方法輸出和采集方法存在一定難度[12]。目前廣角數碼視網膜成像系統是比較新型的眼科檢查工具，操作時間和學習曲線短，容易接受，可進行各個方位眼底圖像傳輸、拍攝、輸出和儲存，方便會診、隨訪、教學和科研。圖像的保存與采集應由專門人員負責，并將數據對眼科醫生進行傳輸，診斷讀片，有利于遠程醫療進步與發展[13]。

2.2 基于智能手機眼科檢查

智能手機是一種遠程醫療、豐富檢查手段的較好工具，在眼科檢查方面，基于智能手機建立，對視力檢查可通過手機APP進行，能夠進行眼后段和眼前段圖像采集[14]。將微流控芯片植入微流控芯片，能夠有效測量眼壓。盡管無法對常規檢查儀器進行取代，但是操作比較簡單，費用較低，能夠對偏遠地區患者進行眼部疾病篩查，可對患者疾病進行檢查和預測，為患者的臨床治療提供了有效的理論依據[15]。

2.3 小結

計算機輔助技術在患者眼科檢查中發揮了非常重要作用，不僅可以對病情進行準確記錄，同時能夠降低漏診和誤診發生率，有利于疾病遠程會診和隨訪[16]?；谥悄苁謾C對患者進行眼科檢查，可較好的對網絡技術、人工智能和傳感技術整合，有利于拓展醫療機構服務能力，對疾病治療具有非常高的臨床意義[17]。

3 遠程醫療

3.1 遠程眼科醫療

遠程眼科醫療主要是把計算機、醫療技術和遠程通信相結合的重要學科，能夠對較遠患者間進行醫學資料共享、傳輸、保存和查詢，在疾病咨詢、醫學教育和手術等領域得到廣泛應用[18]。隨著科學技術的不斷發展和進步，人們對眼科醫療資源需求越來越多，遠程眼科醫療在世界范圍內進行開展。影像學在眼科診斷中得到了廣泛應用，患者滿意度高。

3.2 早產嬰兒視網膜病變遠程醫療

數字化圖像系統不斷進步，有利于早產嬰兒視網膜病變遠程醫療進行。在早產嬰兒視網膜病變管理質量和防治效率提升方法，遠程醫療發揮了非常重要作用，能夠有效整合實時轉診、圖像采集和遠程解讀，具有非常高的應用價值?；颊卟恍枰L途跋涉，便可接受良好的醫療服務[19]。同時，節約了時間，提高了診斷有效率。

3.3 展望與缺點

給予現代檢查手段普及，遠程醫療得到了快速發展，在前期將大量資金進行投入，后期應有效規范運營，包含操作規程和技術規范標準轉診標準、建立和診斷、醫療責的分配與承擔、從業人員的培訓等，同時應對患者隱私和安全管理進行保護。隨著配套措施建立和通訊技術發展，希望對醫療服務進行有效獲得[20]。

3.4 小結

隨著眼科檢查結果數字化和網絡技術的不斷發展，當前遠程醫療得到了快速發展，不僅能夠對醫療失衡狀況進行改善，同時可對專家意見進行有效獲取，不僅節約了物力人力，同時改善醫療服務[21]。

4 自動診斷眼底圖像

4.1 分割眼底圖像

影像學在眼科診斷中發揮了非常重要作用，非常多的眼科疾病都需基于眼底圖像。眼底病變自動分析診斷的基礎為眼底圖像分割，應用支撐向量機分類、數學形態學、人工神經網絡、區域分割等，計算機技術能夠自動測量與分割眼底結構，并且可對病變特征進行判斷和提取[22]。

4.2 自動診斷早產嬰兒視網膜病變

后極部視網膜血管擴張迂曲是早產嬰兒視網膜的主要臨床特征，能夠對患者疾病程度進行有效判斷，進而為患者提供指導治療[23]。但是，因為不一致的扭曲程度和血管擴張判斷，在眼科臨床診斷中，具有非常高的可變性和主觀性。對血管特征應用計算機輔助技術進行識別，能夠對診斷一致性進行提高[24]。

4.3 眼底圖像自動分析價值

人工智能醫療設備在糖尿病視網膜病變篩查和診斷中發揮了非常重要作用，在大規模篩查中，醫生對數據處理和分析量變得越來越大，不僅浪費時間，同時具有非常強的主觀性，增加了數據分析難度，不能進行定期隨訪[25]。但是，在眼科疾病診斷過程中，眼底圖像自動分析診斷系統能夠避免上述現象的發生，可快捷、準確的對青光眼、黃斑變性眼科疾病、糖尿病視網膜病變進行檢查，同時可為治療效果評價、疾病診療、病理進程的跟蹤和手術計劃制定提供參考指標[26]。眼球可對高血糖、高血脂、心臟病、血液病和高危妊娠等進行有效觀察，在全身性疾病輔助診斷和早期發現中發揮了非常重要作用[27]。

4.4 展望與缺點

盡管當前在眼底圖像自動診斷方面進行了有效研究，但是因為眼底圖像也存在一定缺陷，不僅具有拍攝差異性，同時存在病變結構復雜性，因此增加了對眼科疾病的診斷難度[28]。在對優化算法和新概念引入同時，對醫學知識進行有效運用，希望可對各種檢查方法進行有效選擇和應用[30]。

4.5 小結

眼底圖像分析在青光眼、黃斑變性眼科疾病、糖尿病視網膜病變診斷過程中發揮了非常重要作用。利用人工智能技術的有效應用，能夠對眼底圖像進行自動診斷和分隔，進而對診斷一致性和客觀性進行提升，方便進行快捷高效的大規模篩查。

5 治療方式

5.1 早產嬰兒視網膜病變治療方法

隨著醫學水平的不斷進步和發展，當前，對早產嬰兒視網膜病變治療方法越來越多。主要包含玻璃體切割術、激光光凝、鞏膜扣帶術等，上述治療方法效果顯著，可改善患者臨床癥狀，不僅能夠對早產嬰兒視網膜病變進展進行抑制，同時可有效改善患者視力。盡管如此，患者治療后，會出現黃斑，對于晚期早產嬰兒視網膜病變患者，患者預后效果較差。早產兒與成年人比較，眼球比較纖弱，因此應對其進行精確、柔和手術操作。當前，隨著27G、 25G微創玻璃體手術開展，可對患者視網膜功能進行有效改善，有利于患者臨床癥狀改善，提高治療效果[14]。

5.2 眼科手術機器人臨床價值

顯微手術在角膜移植術、視網膜手術、玻璃體切割術中應用廣泛，但是存在較小手術操作空間，手術時間較長，具有非常高的精細度要求，增加了醫生疲勞程度，可避免眼內組織力學感知缺乏。應用人工智能機器人，具有非常高的穩定性和運動精度，能夠輔助或代替醫生進行手術，有效避免了上述現象的發生。眼科顯微手術機器人可對機器人技術、生物力學、顯微外科技術等學科進行有效融合，定位精度高，具有非常小的運動范圍，可以在非常小的空間內進行準確操作，能夠降低漏診和誤診發生率，可對醫生手工技能進行拓展，提高了眼內手術成功率[15]。手術機器人能夠提高手術可行性和精度，為眼部疾病干細胞和基因治療奠定了基礎。另外，將機械臂模塊和控制模塊和在機器人系統中進行分別設置，能夠提高遠程眼科手術有效性。將眼科手術訓練與教學在手術機器人導入，可為實習醫生提供一個聯系機會，不僅能夠鍛煉顯示操作能力，同時可提高整體素質和臨床經驗，具有非常高的臨床應用價值。

5.3 展望與缺點

人工智能機器人沒有達到成熟階段，存在使用費用太高、調試復雜、體積過大等缺點。因此在對其臨床應用中仍存在一定難度。所以，在應用過程中不僅需要對安全性進行保證，同時應實現小型化、實用性和智能化人工智能機器人，不僅具備更強的觸覺反饋功能，同時可更好的進行人機交互設計，可對影像學資料進行有效兼容和整合。

綜上所述，當前在眼科領域人工智能得到了快速發展，在眼科疾病治療和診斷過程中不斷改進，并且得到了廣泛應用。本次研究從早產嬰兒視網膜病變出發，對當前基于人工智能技術的眼科診療技術發展方向和面臨的問題進行介紹，希望提供更準確的眼科診斷，同時為患者的臨床治療提供有效的治療依據，改善患者視力。