编者按:眼科会议是眼科领域的国际盛会。今年的欧洲电视
2021年大会上，来自世界各地的专家围绕糖尿病视网膜病变、眼底影像、人工智能、大数据等前沿热点话题展开了热烈讨论。来自拉里博伊西耶
圣路易斯医院的Ramin Tadayoni教授分享了AI技术在DR中的优缺点，以期更好地促进临床诊疗。
应运而生的AI技术
很多常见病的随访研究发现，之前存在严重的人力资源浪费。现阶段大量新的统计数据被整合更新，原有的疾病分类标准已经过时。AI可以很好地解决这些问题，计算机系统具备完成一般人类智能水平的一些常规任务的能力，包括视觉认知能力、语言识别能力甚至是独立做出一定判断的能力。
AI 技术的应用领域
更新后的视网膜疾病管理指南提到了DR的下一步诊疗计划等问题。成长中的人工智能
技术可应用于DR诊疗、图片分析等方面，大大减轻临床工作压力，提高诊疗水平。
目前，有必要对有助于临床诊断视网膜疾病的设备和仪器进行深入研究。临床统计显示，DR扫描仪响应时间小于3s，准确率可达99%，特异性高达87%。2020年出版
_Br J检眼镜_
国内一项新研究表明，AI技术可以很好地应用于黄斑水肿视网膜病变的自动定量分析和抗VEGF药物的疗效评价。此外，2020年有研究显示，SD-
OCT对新生血管性年龄相关性黄斑变性也有较好的临床评价功能。
Ramtadayoni教授介绍了眼底荧光摄影和广域OCT-
FA技术对DR的诊断和治疗具有重要意义，其适应症包括毛细血管非灌注区、微血管瘤、毛细血管芽等特征性形态学改变。利用AI技术，我们可以根据这些特征来判断此类疾病。此外，人工智能
根据优化后的DR预测器，该技术可以更好地确定DR病变的分期，更准确地判断PDR的风险，可以在一定程度上预测DME的发生。
AI判读的偏差与误差
在临床应用中，AI判读可能会受到地域差异、性别、种族、社会阶层、年龄等因素的影响，导致结果出现一定偏差。此外，AI解读也受人为因素的影响，比如AI在操作过程中的有效性因人而异。长期以来，人们需要包容AI技术的最终监督者和创造者，并允许一定的结果偏差，这对整个人类健康具有重要意义。
小结
AI技术将有助于提高和改善对辅助考试图片的认知和分析。基于对当前人工智能应用的分析，人工智能
技术对于DR解读也有着更大、更重要的临床意义。人工智能技术可能通过提供更有效和更新的信息和新的风险预测因子，进一步促进DR/DME治疗效果的提高。期待科技的不断发展，会给患者带来很大的好处。
