编者按：人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。在医学人工智能方面，科学家尝试建立模拟人类专家解决医学问题的计算机程序系统，基于大量的医学领域的知识与人类经验，应用人工智能技术和计算机技术，来处理医学问题。在2019年ARVO会议上，《国际眼科时讯》有幸采访了来自伦敦帝国理工学院的Carlos Ciller博士，他阐述了关于人工智能应用于眼科领域的看法以及团队在人工智能方面的研究进展。
筛查患者——早期发现病情
随着计算机技术的高速发展，人工智能越来越多地渗入医学领域。与人类相比， AI更擅长筛选生物标记。当下，医生需要自行查看数据和图像、处理提供信息和医学图像的数据点，检测出特殊的疾病模式。AI能够根据程序描绘出的图像特定区域进行学习，并在其他图像中寻找类似的区域，最终，医生能够将图像数据分析的工作交由AI完成，这构成了AI筛查技术的基础。在AI的帮助下，医疗人员，包括护士和经过培训的筛查人员，学习和应用筛查技术的可能性和门槛将会大幅度下降，远程筛查工作也将成为可能。Carlos Ciller博士表示，在眼科，相关的筛查技术已经存在，早期筛查潜在的青光眼和AMD患者的微小病变不仅可行，而且具有重要的意义。本次会议上也有相关筛查方案报告，尤其是糖尿病视网膜病变、AMD和青光眼等早期发现困难、治疗难度大的疾病的筛查更具价值，将被作为首要的执行对象。
但如何收集患者信息，如何将信息传递给医生仍存在很大的问题。Carlos Ciller博士认为，需要有配镜师或验光师等充当医患信息沟通的渠道，利用机器对潜在患者的眼结构进行扫描，以检测是否有病变发生，判断是否需要转诊到眼科医生。
协助医生——优化诊疗方案
在AI技术日新月异的今天，眼科医生在诊断决策方面会被AI取代吗？ 新技术能否比医学专家更准确？ Carlos Ciller博士表示，在不久的将来，数据获取需要专业人员进行，而生物标记的评估将通过算法完成，AI的工作将成为指导医生采取最佳方案的重要依据。眼科医生不会消失，而将在疾病的诊治环节中担任最重要和关键的部分——将AI分析处理的图像结果与其他来源数据综合分析，得出结论并为患者提供病情解释和合理的方案建议。例如计算机不但能完成繁重的科学和工程计算，而且能够比人脑做得更快、更准确——可自动执行的任务将自动化，图像评估将成为自动化的第一项任务。AI代替眼科医生进行数百次图像扫描和分析，而关注患者本身、综合数据进行解读、收集多种成像方式将成为眼科医生工作的方向。
临床医生常常需要评估患者病情。 AI非常适合识别该患者的生物标记物，然后将患者的病情用数据的方式呈现给医生。医生通过AI呈现的基础数据（如性别、年龄、血糖水平等）、图像数据、遗传数据和AI算法提取的其他结论即可了解该患者病情，甚至能够将结构化的数据与其他患者进行比较，以确定如何根据类似情况推导出最佳决策。
辅助诊断——正确认识AI的临床决策定位
当一项新技术进入原本稳定的领域中，需要重新适应并达到新的平衡。在AI技术带来的冲击和适应过程中，有些人类工作将被AI取代。Carlos Ciller博士指出，AI的宣传中有很多“神化”的炒作，暗示AI无所不能，这些宣传主要来自大型制药公司，加剧了民众对未知事物的恐惧，但事实并非如此。AI应用的意义不是取代医生的工作，而是接手医生工作中繁琐、重复的劳动，让医生能够集中精力于医疗决策，对眼科医师尤其如此。Carlos Ciller博士强调，社会需要一定的时间建立新的规则秩序，应对技术的快速发展并保护每个人。一些具有深度的分析内容无法用数*运学**算表示出来，从风险评估的角度来看，使用医生不能把握的AI反映的方法治疗患者是不可取的，因此医疗决策不能仅仅基于AI技术。患者也难以接受在没有人工干预的情况下进行所有医疗决策的AI算法。在一些特殊的环境背景和没有选择的情况下，AI算法的医疗决策可能优于无决策状态，但这种“无领导状态”并不适用于全世界。
Carlos Ciller博士介绍，团队目前正在使用AI进行生物标志物检测研究，力求建立从多个数据源收集和整合信息的系统，解决数据的结构化和连接问题，以便于AI识别和分析。Carlos Ciller博士预估这个系统将在一年左右的时间投入临床实践，并对此表达了殷切的期待。此外，团队也开发了一些解决方案，用于为各个国家和地区提供同质化的医疗建议。
专家简介
Carlos Ciller: RetinAI的首席执行官兼联合创始人，眼科学机器学习和医学成像博士。研究方向包括信号和医学图像处理，机器学习、统计建模、图像分割和图像配准。2013年到2016年间，在瑞士洛桑大学（UNIL）的医学图像分析实验室（MIAL-CIBM）和瑞士伯尔尼大学的ARTORG生物医学工程中心眼科技术实验室攻读博士学位，致力于创建多模式患者特定眼睛模型（MRI、眼底图像摄影、OCT）的图像处理方法。目前就职于伦敦帝国理工学院的生物医学图像分析（BioMedia）小组。
（来源：《国际眼科时讯》编辑部）
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