青光眼是造成全球無數民眾罹患不可逆失明的重要致殘因素。青光眼本身只是統稱，指代一系列對眼部與大腦視神經之間的連接造成損害的眼部疾病，嚴重時可導致視力喪失。根據布萊恩霍爾頓視覺研究所對全球失明及遠視障礙原因的系統回顧與深入分析，青光眼已經成為全球第二大致盲原因。
全球青光眼患病率預計將從2020年的7600萬人增加到2040年的1.118億。青光眼患病率的增加，也將給醫療保健體系乃至患者個人造成重大經濟影響。遺憾的是，傳統的標準青光眼診斷與檢測技術在臨床實踐中存在巨大局限，而在醫療保健中使用人工智慧（AI）與深度學習（DL）算法則有望改善青光眼的診斷與篩查效果。
人工智慧如何為眼科疾病診斷貢獻力量？
在最近發表的文章中，中國南京醫科大學的研究團隊解釋並說明了使用AI與基於深度學習的算法診斷眼科疾病的相關過程。
一般來說，利用AI技術診斷青光眼需要謹慎處理多種數據，包括視盤照片、視野與眼壓。該算法消除了噪聲、偽影及不相關資訊，以確保得出準確可靠的結果，同時通過訓練讓模型學習與青光眼相關的獨特特徵與模式。其在驗證階段經過嚴格測試以保證具備有效性。一旦成功，整套方案將在後續測試中接受進一步評估，探索在臨床診斷中實際應用的可行性。
如果該算法最終能夠應用於臨床實踐，未來的臨床醫生會收集患者的視盤照片、視野與眼壓讀數等指標，並在預處理之後配合算法診斷青光眼病變。
深度學習在青光眼診斷中的作用
深度學習在青光眼診斷中的一大重要作用，在於篩查並區分罹患青光眼、以及健康狀態下的眼睛。使用眼底照片訓練的深度學習模型可以識別出符合青光眼特徵的眼底病變，包括視網膜神經纖維層異常。這將有助於更早診斷出青光眼，降低引發視力障礙的風險。
此外，利用光學相干斷層掃描（OCT）數據訓練出的深度學習算法，還能夠檢測青光眼所引起的微觀結構操作及其隨時間推移的發展情況。根據北卡羅來納州維克森林醫學院的研究，事實證明在識別青光眼的早期症狀方面，流式學習算法的準確性已經超越了手動或自動分割法。
澳大利亞雪梨的一支研究團隊還在研究中發現，深度學習技術能夠從視神經乳頭（ONH）以外的眼底圖像區域中檢測出青光眼病變。也就是說，深度學習在電腦輔助青光眼篩查及診斷的廣泛臨床應用方面有著廣闊的前景。該技術還能對視網膜進行全面評估，幫助臨床醫生發現各種容易被忽視的青光眼早期症狀。
人工智慧與深度學習在診斷中的優勢
杜克大學杜克眼科中心審查了使用複雜深度學習算法進行青光眼診斷的優勢。他們發現這些算法的診斷速度遠超傳統方法，能夠大大提高效率並加快治療進度。此外，這些算法的準確性也比傳統方法更高，可實現早期檢測與干預，從而有效阻止疾病發展。這一切將改善患者的治療效果，並降低由後續治療產生的相關醫療成本。
深度學習算法在擴大醫療服務覆蓋面上也有著巨大潛力，特別是對那些生活在偏遠地區、無法接觸到眼科醫生的服務匱乏群體而言。這些算法能夠幫助這部分患者獲取及時、準確的診斷服務，優化診療效果並縮小醫療保健水平上的差距。換言之，這些算法將讓世界各地的人們更平等地享受眼科保健服務。
此外，醫療保健專業人員還可以使用深度學習算法以最大限度控制診斷波動，提供更加可靠、準確的評估結果。這有助於增強人們對醫療診斷準確性的信心，同時改善患者護理效果。
在臨床實踐中採用深度學習的挑戰
儘管取得了不錯的實驗成果，但在臨床實踐中採用深度學習算法檢測青光眼時，還有一系列現實挑戰需要解決。
其中一大核心挑戰，就是對算法訓練所使用的數據集進行標準化調整。由於不同研究和醫療機構之間使用的數據收集技術和格式往往存在巨大差異，因此必須建立起一套專門用於訓練青光眼診斷算法的標準化數據集。
而在數據標準化之外，另一大障礙在於如何保證這些算法能讓各醫療保健服務商順利上手。雖然在檢測青光眼方面有著巨大的潛力，但算法本身的部署和用法往往比較複雜，並不適合全體醫療保健專業人員，特別是那些服務偏遠地區/服務不足群體的從業者。因此，必須開發出用戶友好的界面和工具，確保不同背景、不同位置的醫療保健服務商都能有效使用深度學習算法，順利檢測出對應受眾中的青光眼病患。
還病人們一個光明的未來
青光眼是全球範圍內導致失明和殘疾的重要疾病。未來幾年，其患病率還將進一步增加，對醫療保健體系及個人患者產生重大影響。與之對應，AI與深度學習算法在醫療保健領域的發展和普及，有望大大提高青光眼的診斷效率及檢測準確性。這些算法能夠提供更快、更可靠的診斷結論，改善服務不足人群獲取診療資源的機會，並減少診斷結果的大幅波動。
然而，在將深度學習算法廣泛應用於臨床青光眼檢測之前，我們必須首先解決一系列現實挑戰。其一是關注數據標準化，其二則是提升服務可及性。只要能妥善解決這些挑戰，我們將有望在臨床實踐中廣泛、準確地部署深度學習算法，為全面普及青光眼的早期檢測與治療鋪平道路。
