白内障术后视觉重建对大脑功能和结构的影响及其潜在分子机制

老龄化常伴有年龄相关性白内障的发生及大脑功能和结构的衰退。白内障术后视觉重建不仅可改善视觉功能,而且会影响大脑的功能和结构;白内障手术能增强内在光敏性视网膜神经节细胞对蓝光的有效传输,增加体内褪黑素分泌,从而调节生物节律,提高患者认知水平;褪黑素能激活其相关通路,如Reelin、Notch等,影响β淀粉样蛋白酶的聚集和沉积,减少神经细胞的凋亡,在多种神经退行性疾病中发挥重要作用。尽管临床研究证实白内障术后视觉重建能部分逆转大脑功能和结构的衰退,但其相关分子机制尚不清楚。本文将根据眼和大脑的相互关系,针对白内障术后视觉重建对大脑功能和结构的影响及潜在分子机制进行综述及讨论,为视觉重建促进大脑重塑提供新的思路和方法。

眼科手术辅助机器人的发展现状和未来挑战

手术机器人具有灵活性好、精度高和操作稳定等优点，是提高眼科手术操作安全性和精准性的重要途径。国内外学者对眼科手术辅助机器人在眼前节和眼后节手术中的应用进行了探索，并完成了仿真和动物实验验证。但眼科手术辅助机器人要真正进入临床应用还面临着一些挑战，包括缺乏智能化决策系统、手术机器人涉及的眼科疾病范围局限、智能手术工具种类少和高精度导航技术水平不足等。本文将从眼科手术辅助机器人的发展现状和未来挑战两方面进行综述。

人工智能在白内障手术治疗和教学中的应用与展望

人工智能(artificial intelligence,AI)在白内障手术中的应用越来越广泛,二者结合对于白内障手术的术前诊断和分级管理、术中人工晶状体选择、位置预测及术后管理(视力预测、并发症预测及随访)、手术培训和教学方面均起到巨大的促进作用。诚然,AI在与白内障手术相关的管理、分析和研究中还面临着许多问题,但其广泛的应用前景不可忽视。现对AI在白内障手术治疗和教学中的应用做以总结,并对其未来的发展做出展望。

婴幼儿眼病的人工智能应用

近年来随着医疗领域数字化、信息化建设的加速推进,人工智能的应用越来越广泛,在眼科医学方面尤为突出。婴幼儿处于视觉系统发育的关键时期,此时发生的眼病往往会造成不可逆的视功能损伤,带来沉重的家庭和社会负担。然而,由于婴幼儿群体的特殊性以及小儿眼科医生的短缺,开展大规模小儿眼病筛查工作十分困难。最新研究表明:人工智能在先天性白内障、先天性青光眼、斜视、早产儿视网膜病变以及视功能评估等领域已经得到相关应用,在多种婴幼儿眼病的早期筛查、诊断分期、治疗建议等方面都有令人瞩目的表现,有效解决了许多临床难点与痛点。但目前婴幼儿眼科人工智能仍然不如成年人眼科发展充分,亟须进一步的探索和研发。

人工智能和区块链技术在生物样本库信息化建设的应用展望

近年来,使用人工智能(artificial intelligence,AI)技术对临床大数据及图像进行分析,对疾病做出智能诊断、预测并提出诊疗决策,AI正逐步成为辅助临床及科研的先进技术。生物样本库作为收集临床信息和样本供科研使用的平台,是临床与科研的桥梁,也是临床信息与科研数据的集成平台。影响生物样本库使用效率及合理共享的因素有信息化建设水平不均衡、获取的临床及检验信息不完全、各库之间信息不对称等。本文对AI和区块链技术在生物样本库建设中的具体应用场景进行探讨,展望大数据时代智能生物样本库信息化建设的核心方向。

基于人工智能的白内障新诊疗模式

随着全球人口老龄化趋势的逐渐加快,白内障患病率也逐年升高,白内障成为我国,乃至全世界人群视力受损和盲的主要原因。近年来,随着人工智能(AI)技术的高速发展,其在医疗领域,尤其是眼科的应用范围不断扩大,有望成为缓解医疗资源匮乏、提高诊疗效率、降低医疗成本的重要方法。在白内障领域,AI主要应用于白内障筛查诊断、术前评估、人工晶状体屈光度计算及白内障手术步骤的分析。本文旨在综合国内外AI基于裂隙灯显微镜眼前节照片或眼底照片、超声影像、白内障手术视频、健康档案数据对白内障诊断、混浊程度分级、人工晶状体屈光度的计算、白内障手术步骤识别以及白内障患者管理中的应用现状和最新进展进行综述,为AI在白内障领域的进一步应用及推广提供更多信息。

基于深度学习和智能手机的眼病预防与远程诊疗

随着智能手机覆盖率的增加与可用性的提升,实现智能健康管理的应用程序成为新兴研究热点。新一代智能手机可通过追踪步数,监测心率、睡眠,拍摄照片等方式进行健康分析,成为新的医学辅助工具。随着深度学习技术在图像处理领域的不断进展,基于医学影像的智能诊断已在多个学科全面开花,有望彻底改变医院传统的眼科疾病诊疗模式。眼科疾病的常规诊断往往依赖于各种形式的图像,如裂隙灯生物显微镜、眼底成像、光学相干断层扫描等。因此,眼科成为医学人工智能发展最快的领域之一。将眼科人工智能诊疗系统部署在智能手机上,有望提高疾病诊断效率和筛查覆盖率,改善医疗资源紧张的现状,具有极大的发展前景。综述的重点是基于深度学习和智能手机的眼病预防与远程诊疗的进展,以糖尿病性视网膜病变、青光眼、白内障3种疾病为例,讲述深度学习和智能手机在眼病管理方面的具体研究、应用和展望。

人工智能在眼病筛查和诊断中的研究进展

近年来随着人口老龄化的发展、人群用眼方式的改变,现有的眼科医疗资源正越来越难以满足日渐增长的医疗需求,亟需新型的诊疗模式予以补足。眼科人工智能作为眼科领域的新兴元素,在眼病的筛查诊断中发展迅速,主要表现为“眼部图像数据+人工智能”的模式。近年来,随着该模式在白内障、青光眼、糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)等常见病中研究的深入,相关技术日渐成熟,表现出了较大的应用优势与应用前景,部分技术甚至成功转化并被逐渐应用于临床。眼科诊疗向智慧医学模式的过渡,有望缓解日益增长的医疗需求与紧缺的医疗资源之间的矛盾,从而提高整体的医疗服务水平。

眼球运动检查在阿尔茨海默病诊断的研究进展

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是发生于老年期或老年前期的中枢神经系统退行性病变,以进行性认知功能障碍为特征。随着社会老龄化加剧,AD已成为全球公共卫生问题,亟需研发更敏感、便捷和经济的筛查技术进行早期防控。眼球运动与认知功能密切相关,且眼球运动检查有非侵入性、成本低、检查时间短等优点。研究眼球运动异常和认知功能障碍之间的相关性,有助于研发更简便易操作的认知功能障碍筛查工具。随着人工智能技术的发展,机器学习算法强大的特征提取和计算能力对处理眼球运动检查结果有显著优势。本文对既往AD患者与眼球运动异常之间的相关性研究进行综述,并对机器学习算法模型辅助下,基于眼球运动异常模式进行认知功能障碍早期筛查技术开发的研究前景予以展望。

区块链在药物临床试验中的应用

当前,药物临床试验面临着两大难题:数据真实性及相关人员操作规范性。现阶段国内外在药物临床试验方面的监管主要以事后监查为主,在数据质量管理以及操作规划标准的监查方面存在一定的时延性。而区块链通过非对称加密、哈希算法及智能合约等技术,可以在保证受试者隐私信息的前提下,提高政府相关监督机构的监管效率,提升药物临床试验数据管理的透明度;同时,与物联网的紧密结合可以实现对标准操作规范的进一步核查,与人工智能的结合有望实现受试者的自动招募。

人工智能在眼底影像分析中的研究进展及应用现状

近年来,眼科人工智能(artificial intelligence,AI)迅猛发展,眼底影像因易获取及其丰富的生物信息成为研究热点,眼底影像的AI分析在眼底影像分析中的应用不断深入、拓展。目前,关于糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)、年龄相关性黄斑变性(age-related macular degeneration,AMD)、青光眼等常见眼底疾病的临床筛查、诊断和预测已有较多AI研究,相关成果已逐步应用于临床实践。除眼科疾病以外,探究眼底特征与全身各种疾病之间的关系并据此研发AI诊断系统已经成为当下的又一热门研究领域。AI应用于眼底影像分析将改善医疗资源紧缺、诊断效率低下的情况,为多种疾病的筛查和诊断开辟“新赛道”。未来眼底影像AI分析的研究应着眼于多种眼底疾病的智能性、全面性诊断,对复杂性疾病进行综合性的辅助诊断;注重整合标准化、高质量的数据资源,提高算法性能、设计贴合临床的研究方案。

机器人辅助系统在眼底手术中的应用

传统的眼底手术要求眼科医生具备精细的操作技术,但即便拥有再精湛的操作技术,眼底手术还是存在很大的风险性。因此,为了减少手术风险,提高手术质量,对传统眼底手术进行改进是十分必要的。近年来,在我国对于人工智能产业的大力支持之下,应用于各类行业的机器人随之诞生。机器人辅助系统(robot auxiliary system,RAS)在医学领域,特别是眼科学中应用广泛。对近几年RAS应用于眼底手术的案例进行整理总结,并将RAS参与的眼底手术以及传统的眼底手术进行对比,可以发现RAS在眼底手术中的应用可以显著提高手术效率,并降低手术风险。未来RAS的发展趋势可能着重聚焦于与深度学习算法的紧密结合。通过算法对手术中的视野图像进行预测、优化,从而让高精度的眼底手术更加高效、安全。

人工智能在眼前段疾病的应用

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展,基于深度学习(deep learning,DL)和机器学习的AI技术在医学领域上的应用受到了广泛的关注。AI在眼科的应用也逐渐向更全面更深入的层次发展,通过角膜断层扫描、光学相干断层扫描、裂隙灯图像等技术,AI在对角膜病变、结膜病变、白内障、青光眼等眼部疾病的诊断和治疗方面都表现出了良好的性能。然而AI在眼科的应用方面也存在一些诸如结果可解释性的欠缺、数据集标准化的缺乏、数据集质量的不齐、模型适用性的不足和伦理问题等挑战。在5G和远程医疗飞速发展的时代,眼科AI同时也有许多新的机遇。本文综述了AI在前段眼科疾病中的应用、临床实施的潜在挑战和前景,为AI在眼科领域的进一步发展提供参考信息。

人工智能在眼底病中的应用

人工智能是对人类智能的模拟和拓展。基于深度学习的人工智能可以很好地利用图像的内在特征,如轮廓、框架等,来分析图像。研究人员通常利用图像来诊断眼底病,因此将人工智能应用于眼底检查是有意义的。在眼科领域,人工智能通过分析光学相干断层扫描图像、眼底照片和超宽视野图像,已经在检测多种眼底疾病上取得了类似医生的性能。它也已经被广泛应用于疾病进展预测。然而,人工智能在眼科的应用也存在一些潜在的挑战,黑盒问题是其中之一。研究人员致力于开发更多的可解释的深度学习系统,并确认其临床可行性。人工智能在最流行的眼底病中的最新应用、可能遇到的挑战以及未来的道路将一一阐述。

眼部相关全身疾病的人工智能诊断

全身疾病通过一定途径累及眼球,产生眼部病变,这些眼部病变的严重程度与全身疾病的进展密切相关。人工智能(artificial intelligence,AI)通过识别眼部病变,可以实现对全身疾病的评估,从而实现全身疾病早期诊断。检测巩膜黄染程度可评估黄疸;检测眼球后动脉血流动力学可评估肝硬化;检测视盘水肿,黄斑变性可评估慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)进展;检测眼底血管损伤可评估糖尿病、高血压、动脉粥样硬化。临床医生可以通过眼部影像评估全身疾病的风险,其准确度依赖于临床医生的经验水平,而AI识别眼部病变评估全身疾病的准确度可与临床医生相媲美,在联合多种检测指标后,AI模型的特异性与敏感度均可得到显著提升,因此,充分利用AI可实现全身疾病的早诊早治。

人工智能在眼科药物研发的契机与挑战

近年来随着人类生活方式的改变、用眼频率的增加,眼科药物的市场需求持续增长,但是目前眼病治疗仍面临“缺医少药”的困境。由于新药研发面临成本高、周期长、成功率低的风险,眼科药物创新迭代的进程日趋缓慢。人工智能(artificial intelligence,AI)作为一种全新的技术手段,有望赋能眼科药物研发的全过程,包括药物靶点发现、化合物筛选、药物动力学模型创新与临床试验开展等,以期为眼科药物研发“降本增效”。且随着大数据体系的完善、硬件计算力的提升以及生命科学与智能科学的深度融合,AI在眼科药物研发中的作用将进一步得到提升,助力眼科药物研发实现从精准化到智能化的跨越。