“眼與人工智能”迎來時代挑戰(zhàn)的新臺階

吳樂正

(中山大學(xué)中山眼科中心，廣州 510060)

作為當(dāng)今世界科學(xué)技術(shù)飛越發(fā)展的象征，人工智能技術(shù)及其層出不窮的各種應(yīng)用正深刻地影響著人類各方面的生存與發(fā)展格局。人工智能技術(shù)是人類創(chuàng)造的一種智能工具，極大地改變了人們的生活，成為最活躍的新元素之一。它滲透到人類生活的各個方面，其中也包括醫(yī)學(xué)科學(xué)。人工智能技術(shù)在眼科中的應(yīng)用也早已提上日程 (圖1)，且在實(shí)踐和應(yīng)用中不斷發(fā)展，取得一個個新飛躍。

1 眼科人工智能具有大數(shù)據(jù)的特征

視覺功能的測定經(jīng)過大數(shù)據(jù)處理后，可達(dá)到最大限度的準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)化。從眼球到大腦的整個視覺系統(tǒng)，不僅擁有器官和組織的信息，如眼球的位置、大小、形狀和轉(zhuǎn)動等，還有相當(dāng)突出的組織學(xué)特征，如虹膜、眼底血管等。通過大數(shù)據(jù)分析，可以規(guī)范界定視覺功能的正常和異常。同時，經(jīng)過大數(shù)據(jù)處理，也可給出病理或正常生理的界限。特別是視覺信息的傳遞，數(shù)字化成為最基本、最成功的信息源。在視覺信息上，視網(wǎng)膜電圖(electroretinogram，E R G)、視神經(jīng)和視皮層信息的視覺誘發(fā)電位(v isual evoked potential，VEP)以及眼球活動的眼動電圖(electrooculogram，EOG)、肌電圖(electromyography，EMG)等均是提供視覺信息的重要來源。此外，眼軸長短、眼球形狀等也都是重要信息源。在眼科流行病學(xué)上，大數(shù)據(jù)對重大眼病的發(fā)生、發(fā)展和預(yù)后的評估至關(guān)重要。

圖1 中山大學(xué)中山眼科中心人工智能團(tuán)隊(duì)研發(fā)的眼病智能診斷預(yù)測機(jī)器人Figure 1 Intelligent diagnosis and prediction robot for eye disease developed by the artificial intelligence team of Sun Yatsen Ophthalmic Center,Sun Yat-sen University

2 人工智能用于圖象分析，為眼病診斷提供更為準(zhǔn)確的判斷

大量眼病的治療依賴于各種診斷工具所提供的圖象分析。以眼底病為例，人工智能在影像學(xué)中起篩選、精準(zhǔn)診斷的重要作用。以高血壓病為代表的血管性病變和以糖尿病為代表的代謝性疾病，都具有眼底改變的重要特征。構(gòu)成眼底表現(xiàn)的主要結(jié)構(gòu)包括視神經(jīng)盤、血管、視網(wǎng)膜各部位，以及在熒光血管造影中的諸多影像學(xué)表現(xiàn)，都具有圖像和數(shù)碼特征，可以成為相關(guān)疾病的掌控監(jiān)測條件，為及早干預(yù)提供依據(jù)。

人工智能的應(yīng)用使廣大眼底病患者得到了智能化診斷，以及更有效的治療策略和措施，且也利于對廣大基層眼科醫(yī)生的培養(yǎng)和對缺醫(yī)少藥地區(qū)的幫助，這是人工智能技術(shù)的另一大優(yōu)勢。

3 機(jī)器人眼科手術(shù)的時代

機(jī)器人眼科手術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用是眼科人工智能醫(yī)療技術(shù)創(chuàng)新、發(fā)展的重大進(jìn)展。到21世紀(jì)，它已成為眼科手術(shù)的一個重要實(shí)踐領(lǐng)域。機(jī)器人手術(shù)具有精確性、可控性等多方面優(yōu)勢，相對于傳統(tǒng)的手術(shù)者，機(jī)器人在空間分辨率、深度感知、觸覺反饋等方面均具有較高的精準(zhǔn)性，而且更有利于排除術(shù)者的生理性手抖等因素，這在眼科精細(xì)操作的手術(shù)要求中更有挑戰(zhàn)性。

機(jī)器人眼科手術(shù)還可用于教學(xué)，培養(yǎng)年輕醫(yī)生，也可遠(yuǎn)程指導(dǎo)角膜手術(shù)、白內(nèi)障摘除及眼底視網(wǎng)膜靜脈插管等手術(shù)。

4 人工智能技術(shù)促進(jìn)生物識別精確化

眼作為重要信息含量的器官，在生物識別上占據(jù)重要位置。人體具有的眾多生物特征，如人臉、指紋、聲紋、體溫等，加上行走步態(tài)、坐姿、簽名筆跡等行為特征，其中涉及眼球的組織，如虹膜、眼底血管、動靜脈等，這些個性化信息可應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)及管理等各個方面。

生物識別在人工智能時代與數(shù)字化密切有關(guān)。在眼科組織中，涉及虹膜結(jié)構(gòu)及眼底血管的研究日益增多。在預(yù)防部分重要眼病的致盲環(huán)節(jié)上，可能涉及對精細(xì)神經(jīng)、微血管、微循環(huán)等新的認(rèn)識。在預(yù)防視器官損壞或重建等方面的探索，將邁出新的一步。

5 結(jié)語

人工智能在眼科中的應(yīng)用同時也是新時代的挑戰(zhàn)。未來仍需開展更多有關(guān)人工智能應(yīng)用于眼科的研究，為臨床事件中保護(hù)視覺及視器官提供更多的理論依據(jù)，更好地造福于人類。