标志着预测疾病进展的重大进步，并可能有助于开发更有效的药物。人工智能（AI）已经显示出通过分析医学图像来检测和诊断眼部疾病的能力不断增强。由谷歌和英国医生开发的新系统通过预测哪些具有共同病症的患者最有可能失明，在AI预测眼部疾病的道路上迈出了重要一步。5月18日发表在《自然·医学》杂志上的一篇论文[1]中介绍了这种新的AI系统，该AI旨在预测与湿性老年性*斑变性（发达国家中最常见的失明原因）患者可能发生全视力丧失的风险。文章指出，在确定哪些患者最可能双眼失明的情况下中，计算机的性能优于大多数眼科专家。这一发现并不意味着AI系统将帮助医生预防患者失明，或终结数十万老年性*斑变性患者所面临的不确定性。但是视网膜专家表示，这标志着预测疾病进展的重大进步，并可能有助于开发更有效的药物。美国顶尖医学机构克利夫兰诊所的眼科医生RishiSingh表示，“如果通过使用该算法你知道哪些患者的风险更高，那将有助于你区分药物是否有效。”已经有一些研究用于测试针对老年性*斑变性的优先治疗药物，但是未能显示出明显获益，部分原因是难以确定最有可能失去视力的试验受试者。该AI系统还可以通过帮助临床医生了解哪些患者需要更频繁的随访，从而改善护理质量，并且可以从使用居家监控系统来跟踪患者的眼功能中获益。研究人员表示，该系统在预测历史数据中哪些患者将继续遭受全部视力丧失方面，比六分之五的专家表现更好。他们指出，AI可以在光学相干断层扫描（OCT）上查明关键的解剖变化，并且能确定高风险患者亚组。该系统并不完美，在某些情况下可能错误地将某些患者标记为高风险，因此需要进一步研究和验证，才能用于指导医疗决策。但研究人员表示，AI能够检测出人类看不见的细微差别，可以极大地增进人们对湿性老年性*斑变性最严重形式的认识。研究合著者、伦敦Moorfields医院视网膜专家PearseKeane表示，“我不建议在本文发表之后将该系统用于临床实践。但是，我们越来越了解到的是，湿性老年性*斑变性并不是独立的，而是一种非常复杂的异质性疾病。”Keane表示，最大的影响可能在研究领域，“我非常兴奋的是我们可以开始计划未来的临床试验，这可以使未来的试验更有根据，甚至更有可能成功。”为了在临床环境中使用，需要将AI集成到成像设备中,以便可以在常规护理程序中分析患者的扫描结果。AI系统还需要针对不同地方的患者进行验证，以确保其适用于各种人群。谷歌系统的创建者使用伦敦周围的患者对AI进行了训练和测试。波士医院的眼科医生JohnMiller提醒表示，“国家不同地区和种族的患者之间在人口统计学和表型上存在差异,因此必须非常小心。”他评论该研究文章表示，“总体而言,这是一项令人印象深刻的工作。还有很多工作要做，弄清楚未来的临床意义很重要。”参考文献[1]Yim,J.,Chopra,R.,Spitz,T.,Winkens,J.,Obika,A.,Kelly,C.,...Moraes,G.().Predictingconversiontowetage-relatedmaculardegenerationusingdeeplearning.NatureMedicine,1-8.整理：识林-Acorn
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