青光眼是导致不可逆失明的主要原因，在全球范围内影响着数百万人。早期的检测和干预对于预防严重的视力损失至关重要，但是不断增长的青光眼患者数量和专科医生的匮乏带来了重大挑战。人工智能（AI）和深度学习模型（DLM）在眼科学中的出现承诺将彻底改变我们对青光眼的诊断和治疗方式。
最近的一项研究突出了一种DLM的开发，它可以预测眼睛患有难治性青光眼需要手术干预的高风险。通过分析空间定位的视野和光学相干断层扫描数据，以及临床和人口学特征，该DLM取得了临床上有用的结果。它准确地预测了在三个月内的手术发生，其AUC值达到了0.92，令人印象深刻。
在预测青光眼手术中，眼压、平均偏差和平均视网膜神经纤维层厚度等因素起着至关重要的作用。在临床设置中应用预测模型可以帮助识别需要青光眼专家外科评估的患者。
DLMs在自动筛查和识别高风险青光眼眼睛方面也显示出潜力。这可以为增长的青光眼患者数量和专科医生匮乏提供解决方案。然而，以往的模型存在局限性，强调多模态数据和在不同时间范围内预测手术风险的需求。
为了辅助青光眼的诊断，另一项研究探索了基于眼底图像的卷积神经网络决策的显著性图。虽然显著性图在解释上存在挑战，但它们有潜力成为一种解释工具。
自动青光眼检测的进展也被深入研究。Vision Transformer已经显示出通过标记特定的杯盘比例作为潜在指标来检测青光眼的潜力。这为自动青光眼检测提供了宝贵的见解。
值得注意的是，人工智能的潜力不仅限于青光眼，特别是在眼整形领域。人工智能算法被用于提取眼部参数，并协助眼睑、眶部和泪道疾病的筛查、诊断和治疗过程。
总之，将深度学习模型纳入临床实践为早期青光眼的检测和干预提供了一条有希望的途径。AI专家、临床医生和决策者之间的持续合作对于确保这些技术的安全、有效和道德应用至关重要。随着研究的进展，预计将实现人工智能在医疗系统中的无缝整合，提升患者的治疗效果，并减轻卫生保健提供者的负担。
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it