人工智能很快就能告诉你多久去看一次眼科医生
三种最常见的慢性眼部疾病需要眼科专家定期进行医疗检查，并向眼睛注射药物，以防止失明。伯尔尼大学(University of Bern)和Inselspital与一家人工智能眼科创业公司合作进行的一项研究表明，机器学习可以相当准确地预测患者的理想就诊频率，从而带来三倍的好处。
老年性黄斑变性(AMD)是50岁以上人群视力下降的最常见原因。在80岁以上的人群中，高达12%的人患有这种慢性疾病。据估计，全世界有1640万成年人患有视网膜静脉阻塞(RVO)，这是一种由视网膜静脉血栓形成引起的疾病。它是视网膜血管疾病导致失明的第二大常见原因，仅次于糖尿病视网膜病变(DR)。DR是发达国家致盲的主要原因，影响高达80%患有20年以上糖尿病的人。它会导致黄斑肿胀(糖尿病性黄斑水肿，或DME)，可能导致部分或完全视力丧失。
治疗这三种疾病的方法是每隔一段时间向眼睛注射一种所谓的抗血管内皮生长因子(anti-VEGF)，以减缓疾病进展并预防失明。因为随着视力的增加，人类的一种核心感觉受到了威胁，患者渴望知道他们正在接受足够多的治疗，以避免病情迅速恶化。医生想要确保他们足够频繁地看望每个病人，以免错过重要的进展。
所面临的挑战
随着人口老龄化，AMD、RVO或DME病例在全球范围内呈上升趋势，这使得专业眼科诊所难以满足不断增长的常规治疗需求。Inselspital眼科主任塞巴斯蒂安·沃尔夫(Sebastian Wolf)说:“作为医生，我们希望给予每位患者他们所需的必要关注和治疗频率。”该部门目前为6000名AMD、RVO和DR患者提供治疗。“但要满足所有患者的需求，并能够研究所有相关的眼部成像数据，以评估个人疾病进展，并在短时间内做出治疗决定，这也是一个组织上的挑战。”
为了监测慢性眼病的进展，光学相干断层扫描(OCT)，一个成像工具这种技术能够以极高的分辨率生成眼睛的3D图像。Inselspital与ARTORG生物医学工程研究中心合作，开发了自动化OCT分析工具人工智能它可以帮助眼科医生在短短几秒钟内评估整个患者的OCT-set。他们与专门从事基于人工智能的眼部护理技术的初创公司RetinAI一起，对患者进行了一项回顾性研究，以评估人工智能从一开始就能很好地预测抗vegf治疗需求。
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该研究查看了2014年至2018年在Inselspital接受抗vegf治疗的340名AMD患者和285名RVO或DME患者的oct数据。基于从基线和连续两次就诊后的OCT体积中自动提取的形态学特征，以及患者的人口统计学信息，2机器学习训练模型来预测新患者(AMD和RVO和DME)长期治疗频率需求的概率。
基于前三次就诊，可以以类似的高精度预测患者对AMD组和RVO & DME组的治疗需求是低还是高。更重要的是，该研究表明，如果患者不太经常需要注射，那么在初次就诊时甚至在第一次注射之前就可以很好地预测。
三个优势
“我们已经证明，当患者首次被诊断患有慢性眼病时，机器学习分类器可以预测治疗需求，”ARTORG医学成像(AIMI)实验室的博士后研究员、新医学人工智能中心(CAIM)的成员Mathias Gallardo说。“因此，在不久的将来，人工智能可能有助于为最常见的慢性眼病制定针对患者的治疗计划。”
为每位患者规划理想的治疗频率有多重好处。首先，患者可以确保他们的疾病得到了最好的治疗，而不必过于频繁地去看医生，也不必进行令人不快的眼部注射。其次，个体化规划可以帮助诊所应对不断增长的患者数量，从而使专业医疗技能和基础设施的能力得到尽可能高的利用。第三，客观化的按需规划有助于避免过度提供，并可提高成本效益和减少医疗支出。
临床、数据科学和工业研究的高收益融合
这项研究再一次证明了Inselspital和ARTORG中心的临床医生和数据科学家之间的协作，他们生产适合日常使用的技术解决方案，因为它们是直接针对临床需求而设计的。为这种技术的临床应用提供路线图的另一个重要方面是初创公司视网膜ai。
RetinAI首席执行官Carlos Ciller表示:“我们非常高兴能够利用欧盟提供的资金，在眼科领域建立以患者为中心的解决方案，确保技术可以转化为产品，真正造福患者，并大规模改善治疗。”由于总部位于site -insel，该初创公司在空间上也恰好位于临床和科学之间的界面。新的医学人工智能中心(CAIM)将进一步利用这种独特的伯尔尼临床驱动人工智能技术环境，结合医疗保健、科学和工业三个领域的优势，以造福患者。
