青光眼是目前全球排名第一的不可逆致盲性眼病。預計到2020年，全世界將有7960萬人患有青光眼，其中1120萬人最終可能發展為雙眼盲。青光眼常常來得“靜悄悄”，直到它導致嚴重的視力傷害前都可以完全沒有癥狀，醫生把它叫做“視力的竊賊”。通常，眼科醫生會根據診斷來建議患者是否手術，往往患者也完全根據醫生的建議來做決定。

DOI：10.1038 / s41598-018-38136-8

如今，研究人員開發出一種新方法幫助青光眼患者了解自己的病情嚴重程度，自行判斷是否需要進行眼科手術。該研究結果發表在《Scientific Reports》雜志上。

具體來說，青光眼會導致視神經變性，眼內壓升高導致虹膜角膜角改變，從而導致退變。因此，虹膜角膜角是評估青光眼嚴重程度的關鍵因素。西班牙加泰羅尼亞理工大學Pablo Amil創建了一個物理模型，對虹膜角膜角的閉合程度進行了分類。這個模型可以客觀地向患者顯示青光眼的嚴重程度，并幫助他們做出明智的手術決定。

Pablo Amil利用人工智能算法創建了首個診斷青光眼的斷層掃描圖，他應用了1000張虹膜角膜角度（iridocorneal）的圖像。然后，他根據病情的嚴重程度(嚴重、中度和輕度)將其分類并排列在網格上，并將其與眼科醫生做出的160項診斷進行比較。結果發現，Pablo Amil創建的模型與眼科醫生診斷的嚴重程度結果基本一致。

虹膜角膜角的角度的層析成像圖

眼睛的虹膜角膜角角度的細節

Pablo Amil表示：“在診斷方面，眼科醫生只有一張患者眼睛的層析圖像，顯示虹膜角膜的狀態。如果角度關閉，眼內液的引流被阻塞，眼壓升高醫生通常給出相當準確的診斷，但患者缺乏比較工具來幫助他們決定是否需要接受手術。我的工作將使患者能夠通過圖像輕松客觀地比較病情的嚴重程度，并幫助他們決定是否接受手術。”

這一新的方法是在歐洲Be-Optical項目的框架下開發的。從中長期來看，Amil的模型將被納入一種新的層析成像技術中，該技術將立即向患者顯示其青光眼的嚴重程度。該專利的所有者已經開始推進產業化進程，希望為眼疾早期發現做出貢獻。

參考資料：

[1] The first tomography map for diagnosing glaucoma

[2] Unsupervised feature extraction of anterior chamber OCT images for ordering and classification

原標題：速覽 | 當人工智能遇上青光眼，診斷更精準