眼眶病常用影像学检查设备操作指南(2024)

发生于眶隔后眶骨、眶内及眶周组织的疾病或全身疾病侵犯眼眶者均属于眼眶病。眼眶病涉及的疾病类型复杂,临床表现多样,由于其病变处在眼眶及眶内而非眼球内,常规眼科光学检查对于疾病的诊断帮助有限,因此眼科影像检查技术如眼部B超、CT、MRI等成为眼眶病诊断和病情评估的最主要手段。规范眼眶病常用检查设备的操作及总结眼眶病变影像学特征,可以提高眼眶病诊疗准确性和及时性,有助于减少眼眶病的误诊和漏诊,对眼眶病的诊治具有重要意义。本指南总结了眼眶病的常用检查设备原理、操作流程及影像特征,为规范眼眶病的常用检查方法、提高基层医疗眼眶病诊断效能提供参考指南。

人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024)

未经矫正的近视会影响人类的视力和视觉功能,是一个全球性的公共卫生问题。不断增加的近视人口正在给卫生保健系统带来越来越大的负担。此外,高度近视或病理性近视会增加视网膜病变等并发症的风险,从而导致不可逆转的视觉障碍。因此,近视的及时发现与干预、并发症的及早发现与治疗至关重要。基于医疗大数据的人工智能(AI)模型具有辅助指导近视个体化诊断和治疗的潜力,AI作为近视高发病率和患病率的一种潜在可行的解决方案,在早期识别、风险分层、进展预测和及时干预等方面具有重要价值。本专家共识由中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学协会眼科专业委员会组织专家制定,总结目前AI在近视防治中的应用现状,分析目前面临的重要挑战,提出AI在近视防治领域的未来方向,旨在为AI在近视防治和精准医疗中的应用提供参考。

人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用指南(2023)

人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统的智能化进程。神经眼科是眼科领域中新兴的分支学科,其常见疾病包括视神经盘病变和眼球运动障碍等。由于机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能在神经眼科疾病诊断和治疗中的应用日益广泛。本文就人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

有晶状体眼后房型人工晶状体植入术术前检查操作规范专家共识(2023)

目前有晶状体眼后房型人工晶状体植入术临床应用广泛, 其安全性、有效性和稳定性已被临床验证。作为眼内手术, 术中和术后可能存在潜在风险。术前检查是避免出现并发症, 保证手术安全的重要保障。本专家共识依据国内外的重要文献及循证医学证据对术前检查提出推荐意见, 即除了常规的眼部查体外, 还需进行如下检查:主导眼、屈光度检查、角膜厚度、角膜曲率、角膜水平白到白间距、睫状沟直径、前房深度、晶状体厚度及矢高、瞳孔直径及暗瞳的测量。由于屈光手术患者对术后效果及视觉质量要求较高, 因此, 有条件单位可根据患者情况做以下眼部检查:视觉质量相关检查、干眼相关检查、视功能相关检查。本共识旨在规范有晶状体眼后房型人工晶状体植入术的术前检查, 以期为该领域开展此项手术的眼科医师提供参考和帮助。

人工智能在视网膜液监测中的应用指南(2024)

老年性黄斑变性(SMD)是一种复杂的、高度遗传的、多因素作用的疾病,患者黄斑区结构会发生衰老性改变,表现为视网膜进行性变性和视力逐渐丧失。全世界约有2亿人受到SMD的影响,并且随着人口老龄化的加剧,发病率不断上升。近年来人工智能(AI)技术发展迅猛,AI技术在医学领域的应用为医疗行业的发展带来新的可能。利用AI对视网膜液进行定性定量评估,不仅可以在新生血管性SMD的诊断过程中发挥重要作用,还可以在治疗过程中根据治疗效果及时调整治疗方案,为患者提供更加个性化的治疗。本指南总结了AI在SMD治疗中的应用,包括AI在视网膜液监测技术中的应用进展、临床应用及未来发展,为眼科医生评估患者病情、设计治疗方案及判断预后提供足够的帮助。

人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用指南(2024)

人工智能技术的快速发展推动了医学的智能化进程。近年来,随着机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能技术在眼底疾病诊疗中得到了快速发展和应用。眼底疾病主要包括视网膜血管病、黄斑疾病、视网膜脱离、视网膜色素变性等,早期诊断及治疗对改善眼底疾病的预后具有重大意义。本文就人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

眼部超声可视化生物规范测量指南(2024)

超声检查和测量的准确性对眼部疾病的诊断有着重要意义。常用的眼超声检查主要包括A型超声、B型超声、超声生物显微镜(UBM)和彩色多普勒血流成像等方法。A型超声主要用于测量不同回声强度的组织之间的距离。B型超声可以显示眼的二维结构并对目标点进行定量测量。UBM是一种超高频的二维成像方法,可清晰显示眼前段的结构特点并测量相关参数,对房角形态改变的定量分析,眼内镜植入手术前、后的眼前段形态变化均可提供帮助。彩色多普勒血流成像在二维超声的基础上应用多普勒效应可定量测量移动物质的相关参数,反映眼局部的血流变化情况。为规范不同超声检查方法在眼部检查中的测量操作,特制定本指南。本指南主要针对不同类型眼部超声仪器测量的规范化操作及其在眼部疾病中的临床应用来进行阐述,从而为相关眼部疾病的诊断和治疗提供一定的指导意见。

人工智能在眼前节疾病诊断中的应用指南(2023)

本文旨在深入探讨人工智能(artificial intelligence,AI)在眼科眼前节疾病诊断中的应用指南。由于眼前节疾病研究所涉及的图像较为复杂多变,AI既往在眼科主要应用于眼后段疾病,但随着AI技术的提升,尤其是机器学习和深度学习的发展,再加上眼前节电子影像数据的指数级增长,AI在角膜、结膜、晶状体和眼睑疾病领域的应用成为现实。中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学会眼科专业委员会组织专家们结合近年来国内外AI在眼前节疾病诊断中的最新进展,包括在角膜、结膜、晶状体和眼睑疾病的应用,并分析当前面临的挑战和未来的发展方向,经过多轮讨论和修改,形成了该指南,旨在辅助眼科临床医生更好地应用AI进行眼前节疾病的诊断决策及临床研究。

眼底自发荧光在年龄相关性黄斑变性中的应用指南(2023)

眼底自发荧光(FAF)成像是基于视网膜色素上皮和脉络膜中的眼内源性荧光团激发的荧光进行成像的技术,荧光激发物质主要是脂褐质(LF)和黑色素。由于该无创检查技术可通过观察LF和黑色素在眼底的空间分布来反映视网膜色素上皮的功能状况,在诊断、鉴别和随访年龄相关性黄斑变性(ARMD)上具有独特优势。本指南即对FAF在ARMD不同阶段和分类上的临床应用进行规范和解读。

人工智能在甲状腺相关性眼病中的应用指南(2023)

甲状腺相关性眼病(TAO)是一种与甲状腺功能障碍相关的复杂眼眶病,严重危害患者视功能、损害患者容貌外观和降低患者生活质量。TAO的诊断和管理复杂,近几年,基于人工智能(AI)算法的医疗应用已经被开发,这些应用已被证明在筛查许多慢性眼病方面是有效的。自动化AI设备的先进特性,如快速性、便携性和多平台兼容性,使得临床上对这些疾病的早期诊断和详细评估取得了重大进展。本文就AI在TAO临床诊断、活动度评价和严重程度分级以及治疗结果预测等方面的应用形成共识,为AI在TAO中的进一步研究和应用提供参考。

人工智能辅助诊断早产儿视网膜病变应用指南(2023)

随着社会的发展,越来越多的早产儿得到了有效救治,但同时也导致早产儿视网膜病变(ROP)的发生率增加。ROP起病急、进展快,有效治疗时间窗口窄,因此早期筛查和诊断对于ROP的有效治疗至关重要。人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统智能化进程,机器学习和深度学习等技术的不断提高使得人工智能在眼底疾病的诊断方面的运用也日益广泛。人工智能在ROP辅助诊断中的研究颇多,并取得了一系列的应用进展。本文就人工智能辅助诊断ROP的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。