眼部病变大侦探：AI模型精准识别！
人工智能（AI）正在迅速改变医学，尤其是在疾病筛查、诊断和个性化治疗方面。AI通过深度学习和机器学习，能够快速处理大量复杂的医学数据，如影像和基因信息，不仅提高了诊疗速度和准确性，也为精准医疗和个性化治疗带来更多可能。
在眼科领域，神奇的AI也大显身手，尤其是视网膜疾病、青光眼、黄斑病变等方面的检测。AI通过分析眼底影像，可以识别视网膜、血管、视神经等部位的异常特征，快速筛查出如糖尿病视网膜病变和黄斑变性等眼部疾病。这不仅帮助医生更快地做出诊断，还在大规模筛查和远程医疗中大展拳脚。
目前，眼科AI的开发热度非常高，不少顶尖杂志纷纷刊载最新成果，下面是一些AI相关技术，让我们更好地了解这些新技术“能做什么”。
RETFound
RETFound是一种基础AI模型，用于视网膜疾病的通用性检测。该模型基于大量眼底图像数据训练，可以识别糖尿病视网膜病变、黄斑变性等多种视网膜疾病，在不同人群中表现出高度的准确性。
参考文献：
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06555-x
DLS (Deep Learning System)
Google开发的深度学习模型（DLS）能够高效、精准地从眼底图像中识别病变。该系统已在多地开展试点，证明了其在筛查效率和准确性上的优势。在对成人糖尿病患者的视网膜眼底照片的评估中，基于深度机器学习的算法对检测可参考的糖尿病视网膜病变具有很高的敏感性和特异性。
参考文献：
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2588763
TEMPO
(Tracing Expression of Multiple Protein Origins)
TEMPO是一种创新的蛋白质表达追踪技术，旨在通过识别特定蛋白质的表达模式来揭示复杂的生物学过程，结合了AI来处理和解析复杂的蛋白质表达数据。AI可以通过对大量样本数据的分析，预测特定蛋白质的异常表达是否与某种疾病或病理状态有关，从而在早期筛查和诊断方面发挥潜力。
参考文献：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37863056/
AI在眼科的应用涵盖了诊断、鉴别、治疗和随访等多个环节。AI技术通过深度学习、图像识别等方式，在加速眼科疾病诊断、提高诊断精度以及制定个性化治疗方案等方面发挥了重要作用。
1. 筛查——精准识别视网膜疾病
AI在视网膜疾病诊断中的应用日益增多，比如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等疾病的自动化筛查方面。上海交通大学团队构建了多模态集成智能系统DeepDR-LLM，并针对中国基层医疗开展了前瞻性研究验证，在资源匮乏的环境中可更好的进行糖尿病视网膜病变的筛查。
2. 鉴别诊断——助力复杂病变的精准鉴别
AI不仅能够帮助诊断单一疾病，还能在复杂病变的鉴别诊断中提供重要支持。例如视神经病变的鉴别，2024年罗斯柴尔德基金会医院牵头的一项研究中，训练开发的深度学习系统在区分急性动脉炎性前缺血性视神经病变和非动脉炎性前部缺血性视神经病变方面具有超过90%的准确率，可以改善临床决策，降低误诊风险并改善患者预后。
3. 治疗——个性化干预与手术辅助
AI在眼科治疗中的应用也在不断拓展，尤其是在眼底疾病的个性化治疗上。2023年，中山大学的研究团队开发了Ai-Doctor，该系统有望实现对缺血性视网膜疾病的FFA图像的精确解释，提供合理的治疗建议。
4. 随访——自动化监测与智能预警
AI在眼科的随访和监测中也展现了巨大的潜力。2024年，约翰霍普金斯医学的研究发现，进行自主AI眼科检查提高了青年糖尿病眼科检查的完成率。AI的运用不仅提高了患者依从性，还可以减轻医院的就诊压力。
总体而言，AI在医学和眼科的应用前景广阔，不仅提升了诊疗质量，还推动了医疗的智能化与数字化。未来，AI将成为眼科乃至整体医学中的核心技术，为实现全球医疗水平的提升和资源普及作出重要贡献。
编辑：陈玮洁、杨诗歌
排版：bonbon
审核：曹秋晨
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