AI赋能：破解眼科医疗资源短缺难题

在我作为一名眼科医生的角度观察，我国当前超过4000万眼底病患者的情况令人担忧。这些患者如果无法得到及时且规范的治疗，很有可能会导致视力丧失。然而，我国的眼科医生注册人数却远低于这个数字，其中眼底专业医生更是少之又少，基层地区则更加稀缺。这就导致了眼底病患者的诊疗率极低，规范治疗的平均比例也不足20%。为了满足这个庞大的患者群体，我们必须采用创新的解决方案和医疗模式，以缓解不断增长的医疗需求与现有医疗资源的短缺之间的冲突。在这里，人工智能（AI）就成为了一种能够提供新解决方案的力量。

在我们的身体中，眼睛无疑是最容易获取影像数据的器官之一。而眼科诊疗的主要依据，就是来自于眼部的图像数据。通常，这一过程依赖于眼科医生的手动识别，他们需要仔细观察这些图像，并从中找出任何异常。然而，随着人工智能技术的不断发展，我们也有可能训练AI系统，利用深度学习算法，让它们学习大量眼部图像，从而智能地识别出存在病变的点位。这样一来，AI就可以在一定程度上替代眼科医生的工作，提高诊断的效率和准确性。

近年来，利用人工智能技术进行眼部图像数据分析在眼科医疗领域取得了显著进展。以糖尿病视网膜病变为例，作为糖尿病最常见的微血管并发症之一，它已经成为导致失明的主要原因。对于糖尿病患者来说，定期进行眼底筛查并及早发现、治疗眼底病变，将有助于降低视觉损伤和致盲的风险。一款名为“眼部图像AI”的智能诊断软件，借助智能手机即可轻松实现眼部图像的拍摄和分析。这一系统无需网络连接，便可直接在图形处理器上完成图像处理，从而实现了在资源有限地区的有大规模筛查的可能。这款软件的出现，无疑为眼科医疗带来了更便捷、高效的诊疗方式。

在完成白血病骨髓移植手术后，患者可能会面临免疫力下降的问题，这使得他们容易受到巨细胞病毒的攻击。更为严重的是，这种病毒可能会对视神经造成损害，进而导致失明。然而，值得注意的是，我们无法准确预测患者在术后何时会感染上巨细胞病毒。因此，定期进行眼科筛查对于所有白血病患者来说并不现实，因为这将消耗大量的医疗资源。此外，由于患者的免疫力较低，外出就医的过程中也存在被感染的风险。在这种情况下，提供AI眼底照相服务并借助专家的人工阅片，可以实现对患者视力的早期发现、早期干预和早期治疗，从而以最低的成本挽救患者的视力。

高度近视者和50岁以上老年人作为孔源性视网膜脱离的高发人群，需要进行大规模筛查。然而，由于筛查过程需要经验丰富的眼底科医生且耗时耗力，因此将其纳入常规眼科检查难度较大。相比之下，人工智能（AI）筛查的表现可以达到5年经验眼科医生的水平，具有较高的实用价值。

我认为，医生可以将人工智能视为一位得力的助手，这位助手的主要职责在于通过深度分析海量的临床数据，协助医生对疾病进行精确的定性，同时对疾病的严重程度进行分期和分级。这将极大地减轻医生的工作负担，并有效降低误诊的可能性。展望未来，随着算法的持续优化和数据库的不断完善，人工智能有可能进一步发展成具有独立思考和决策能力的“智能助手”，从而更好地服务于医疗健康领域。