眼科與AI：明亮的未來

■田穎（首都醫科大學附屬北京朝陽醫院眼科）

隨著科技不斷進步，人工智能（AI）已不僅僅是一個高大上的詞匯，而是真正融入了日常生活的方方面面，無論是家用智能設備，還是自動駕駛汽車，AI 都起著關鍵作用。在醫療領域，尤其是眼科，AI 的重要性也日益凸顯。現在，我們就來深入了解一下，人工智能是如何助力現代眼科技術，為我們的眼睛提供更好的健康保護。

眼科是一個復雜而精密的領域。眼科醫生的工作是透過眼睛去探尋并確診各種潛在的眼部疾病。為了完成這一使命，他們需要詳細解讀眼部的各種影像，并結合自己多年積累的專業知識和經驗來做出準確的判斷，這對他們的專業素養提出了極高的要求。而AI 技術的日益成熟，為眼科領域帶來了革命性的進步。

識別圖像：深度學習和眼科圖像識別

我們是怎么教孩子畫畫或識別物體的？通常是經過大量的示例，讓孩子學會繪畫和辨認，通過展示各種形狀、顏色和圖案，引導他們逐漸建立對不同物體的認知。而AI 深度學習識別物體也是這樣，需要一個例子一個例子地去學習。

在眼科中，醫生們使用了一種稱為“卷積神經網絡”的技術來幫助識別眼部影像。這聽起來可能很高深，簡單地說，就是教計算機從宏觀到細節多個方面學會“看”和識別眼底照片中的各種標記，例如糖尿病性視網膜病變、青光眼或黃斑變性這樣的眼部疾病，會在眼底照片上留下特定的標志。有了AI 的幫助，醫生可以更容易、更快速地識別這些標記，從而提高眼部疾病的準確診斷和治療效果。

語言分析：大模型時代的智能問診和疾病管理

日常生活中，我們經常與智能語音助手互動，如“Siri”和“小愛同學”，它們可以回答問題、提醒事件，甚至為我們播放音樂。最近特別火的“大模型”（指具有大量參數和復雜結構的機器學習模型）也在和智能語音助手做結合，給人們帶來更好的對話體驗。而大模型在醫療領域也展示了巨大的潛力和應用前景。

處理和理解語言是大模型的專長，在眼科領域，大模型可以幫助醫生更準確地診斷疾病，只需輸入患者的病史和癥狀，大模型就可以提供相應的診斷建議。比如，患者描述自己出現眼部不適、視物模糊等癥狀，醫生可以將這些描述輸入到與大模型連接的系統中，系統可以在短時間內生成一個可能的診斷列表，進而給出治療建議。這不僅節省了醫生的時間，還將大大提高診斷的準確性。不僅如此，大模型還能跟蹤患者的病情變化，確保醫生為患者選擇到最合適的治療方案。

看圖說話：多模態大模型助力眼科

在圖像識別和語言處理的基礎上，多模態大模型將這些能力結合起來，提供了一種更全面的診斷方法。多模態大模型可以在看懂眼底圖片的同時，聽懂患者描述的癥狀，它能夠把來自不同地方的信息整合在一起，就好像把拼圖一塊塊拼到一起。通過整合這些信息，該模型能夠為醫生提供更全面更準確的診斷結果。

這種全面的診斷方法在處理復雜或罕見的眼科問題時尤為有用。它之所以獨特，是因為能夠從各個角度捕捉疾病的微妙跡象，讓醫生更深入地了解患者眼部健康情況。這種方法同時考慮了許多不同的信息來源，為醫生提供了更全面的信息，這樣一來，醫生能夠更準確地診斷問題，為治療提供更全面的方案。這種新的方法就像是為醫療領域打開了一扇窗戶，讓我們以更深入的方式看待和理解眼科問題，為提高診斷的準確性和全面性帶來了一種全新的方式。

AI 輔助醫療：診斷與手術助手

想象一下，如果有一個助手可以告訴醫生哪種治療方案最適合某位患者，那將會大大提升診療效率，現在，AI 就擔任了這個角色。通過分析過去的患者數據，AI 能預測某種治療方法對特定患者的可能效果。這意味著醫生不再僅僅依賴經驗，他們可以根據AI的建議，更精確地為患者量身定制治療方案。

不僅如此，AI 已經開始助力醫生手術了。AI 不僅可以幫助醫生制定手術計劃，而且在手術過程中也能起到關鍵的輔助作用。眼科手術的復雜性和微小的操作空間使得手術的難度極高，而眼科手術機器人在AI 的指導下，可以達到人類難以做到的精確度，大大提高了手術的成功率。

AI 技術為眼科領域帶來了革命性的變革，但也面臨不能忽視的難題。這些難題包括：

數據的問題

讓AI 發揮作用的前提是給它灌輸知識，但這可不是一件輕松的事情。首先，需要一大堆數據來支持AI 的學習，這些數據必須準確可靠，這樣AI 才能學到正確的東西。然而，搜集、整理和處理這些高質量的數據可不是一件容易的事情，需要花費大量的時間和金錢。

除此之外，要從不同的地方搜集數據，有時候這些數據會出現差異，就好比你問兩個人同一個問題，他們的回答可能會有點差異。這些差異可能會讓AI 感到困惑，就好像學習了兩種不同的語言一樣。所以，為確保AI 學到的東西準確可靠，需要給它提供一本精準的“參考書”，這需要AI 專家們付出很多努力。

可解釋性

AI 模型就像電腦中的一種智能程序，可以幫助醫生更快速地了解患者的眼睛問題。但是，這個程序的“思維方式”有點像魔法，醫生不太容易理解它是怎么做出診斷的。我們在學習的過程中，通常需要知道為什么一個答案是對的，這就是可解釋性的問題。而我們想要知道AI 是如何得出它的結論的，就像想知道一個故事中的某個情節一樣，缺乏這種可解釋性可能會讓醫生和患者對AI 的建議感到不放心。所以，AI 專家們現在正努力讓這些智能程序更容易理解，這樣醫生和患者就能更信任它們，確保能夠更好地理解和管理眼睛健康。

醫生的經驗不可替代

雖然AI 在看圖和處理數據方面表現得非常強大，但并不意味著它可以完全替代眼科醫生。尤其是在處理復雜或不常見的眼病時，醫生的多年經驗、仔細觀察和直覺判斷，成了至關重要的決策因素。而且，每個患者都是獨一無二的，他們的經歷、背景和身體狀況都可能對治療產生影響。

總的來說，雖然AI 技術在眼科領域的工作還存在著一些待完善的地方，但已經露出了驚人的發展前景。AI 技術可以幫助醫生對眼部的復雜結構和各種眼科疾病進行更為精確的分析，并且可通過處理大量的數據，發現一些微小但關鍵的細節，從而助力醫生進行更為準確的診斷。