视网膜疾病作为眼科学领域的一项重大研究挑战，其发病机制错综复杂，对个体的视功能造成显著损害，更是导致人类视力严重丧失的主要元凶之一。 随着医学科技日新月异的进展，人工智能（AI）技术的浪潮已经席卷医学领域的每一寸土地。特别是在视网膜疾病的研究上，近年来AI的发展和应用为其提供了前所未有的强大支持。AI在视网膜疾病的广泛应用涵盖了早期筛查、精确的诊断分级、科学的疗效判定、个性化的治疗建议以及准确的预后预测等方面。值得一提的是，日本的眼科界在AI技术的运用上尤为领先，在视网膜疾病诊断与治疗的独特优势正在逐步被世界所瞩目。 图源：摄图网 1、日本眼科专家首次尝试iPSC视细胞移植，治视网膜疾病 在2006年，日本京都大学的杰出科学家山中伸弥教授及其研究团队取得了一项开创性的发现。他们揭示，仅仅通过特定的四个转录因子—Oct3/4、Sox2、c-Myc以及Klf4（又称为“山中因子），并利用反转录病毒技术将其导入小鼠的皮肤纤维母细胞中，就能够实现纤维母细胞的再编程。这一技术使这些细胞具备了向多种类型细胞分化的能力，从而形成了所谓iPSC细胞，这些细胞展现出类似于多能性干细胞的特性。 2013年8月，日本理化学研究所携手尖端医疗中心医院，正式启动了利用AI技术培养iPSC细胞，对眼部顽症患者进行视网膜再生的临床研究。 2014年9月，全球首次将iPSC细胞成功转化为视网膜细胞，并顺利植入人体内的手术圆满完成。术后次日，负责此次手术的神户市的医疗中心医院的眼科部长栗本康夫先生在后续报告中表示：“手术过程非常顺利，目前尚未发现任何并发症；对患者进行检查时，视野明显变得明亮了。另外，研究人员对这项技术的未来寄予了厚望，因为它不仅具有与胚胎干细胞相似的强大潜力，更在伦理和安全性方面显著减少了争议。 2020年10月，日本神户市眼科中心医院对外宣布了一项突破性的研究成果：他们首次采用了iPSC细胞，成功培育出了具备光线感知能力的感光细胞，并成功移植到一名罹患“色素性视网膜变性”的眼病患者眼中，成为使用iPSC细胞进行移植治疗的第三例患者。此次手术是医院作为临床研究的一部分进行的，据医院方面透露，手术进展十分顺利。为了验证这项研究的安全性和有效性，将在接下来的时间里继续进行深入的研究。 然而，值得注意的是，尽管iPSC细胞研究和应用前景广阔，但其培养过程往往受到研究人员个人直觉和技术水平的较大影响，这种影响往往是难以用具体数据进行量化的。因此，如何在提高培养效率的同时，确立一套标准化的操作方法，一直是这一领域内科研人员需要面对并解决的难题。 2、日本借AI机器人加速iPSC细胞培养，引领眼科诊疗新纪元 2022年7月，日本理化学研究所等研究团队成功用搭载AI的人型机器人培养出iPSC细胞，使其高效变化为视网膜细胞。据研究人员介绍，在以前，要确定最佳的培养条件，即便是经验丰富的技术人员也需要耗费大约一年的时间。如今，借助AI机器人的帮助，日本仅仅用了大约1/3的时间，就达到了与之相当的工作效率。这种技术革新显著提高了我们的工作效率，为培养条件的优化带来了极大的便利。 据日本理化学研究所等研究人员介绍，这项实验使用的是人型实验机器人“MAHORO”，是将人型机器人与AI相结合起来使用，探索利用AI机器人培养出高效能iPSC细胞，使其转化为视网膜细胞进行移植。 图源：人民网 而且，MAHORO这款人型实验机器人，具备类似人类手臂的灵活功能，它可以根据一系列复杂条件，比如试剂浓度、处理时间等，对iPSC细胞分化为视网膜细胞的过程进行反复试错。这种试错方法旨在寻找最佳的细胞培养条件。经MAHORO机器人的不懈努力和反复实验，成功地确定了最优培养程序，使得实验的成功率从最初的40%至50%，提升至91%，且这一突破性的进展仅在120天内实现。研究人员称，此次实验中，120天就获得了研究人员需要1-2年的结果，同时也希望把这项AI机器人研究可以推广到其他领域的实验。 此外，研究团队指出：若众多实验能够成功应用AI机器人，以实现自动化目的，研究人员便能够从中解放出来，专注于进行其他创新性的实验，将极大地推动眼科诊疗领域的研究工作，使其取得更为迅速和显著的进展。同时，如果人工作业改由AI机器人来完成，不仅能够减少错误发生率，而且iPSC细胞培养的成功率将比现在提高6倍以上，将有助于iPSC细胞在更广泛领域的使用。
3、AI革新视网膜诊断，OCT扫描精准突破Drusen检测
视网膜疾病的诊断历来依赖繁复的图像解析与医生多年的实践经验。然而，AI技术的融入，无疑为这一领域注入了新的活力。借助深度学习，AI能够自主分析眼底图像，并精确捕捉各种微妙的病变迹象，从而极大地提升了诊断的精确度和速度。
例如在OCT扫描中，Drusen（玻璃膜疣）检测。Drusen是视网膜色素上皮与Bruch膜间的一种细胞外沉积物，是评估眼部健康的关键指标，与影响全球众多人口的与年龄相关的黄斑变性（AMD）紧密相连。
目前，采用AI技术在区分Drusen与正常OCT扫描上取得了显著成效，其准确性、精确度、召回率、特异性、F1值和AUC等关键指标均表现优异。具体来说，准确性为95%，精确度达到了97.98%，而AUC值高达0.99。这些数据充分证明了AI技术在捕捉微小Drusen模式方面的强大能力，为其区分能力提供了强有力的支持。
综上所述，基于AI技术用于在OCT扫描中检测Drusen，不仅展示了基于云资源在高效、成本效益训练方面的优势，且通过结合公开可用的数据集与数据分割集，提高了研究的可访问性。显著的AUC和其他指标均表明，AI技术具有巨大的潜力，成为识别早期Drusen的重要工具。
4、AI助力眼科治疗：从视网膜疾病到基因疗法的精准预测
除了诊断外，AI在视网膜疾病的治疗中也发挥着重要作用。通过对大量患者数据的分析，AI可以预测不同治疗方案的疗效，为医生提供更加精准的治疗建议。
图源：摄图网
随着基因编辑技术的迅速发展，眼科基因治疗已成为一种新型的治疗手段。然而，基因治疗的高成本和高风险使得其普及程度受到限制。在这种情况下，AI技术的应用为基因治疗提供了新的可能。通过AI技术，日本医生可以更加准确地评估患者的基因变异情况，预测其治疗效果和可能的不良反应，从而为患者提供更加安全、有效的治疗方案。
综上所述，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI在眼科的应用前景将更加广阔。未来，AI技术不仅可以用于视网膜疾病的诊断和治疗，还可应用于其他眼科疾病的诊疗中，如青光眼、白内障等。同时，随着AI技术的不断成熟和优化，其在眼科领域的应用将更加精准、高效和个性化。
神户眼科中心医院于2017年12月1日开业，融合了神户市立医疗中心的眼科资源，旨在提供更高效、安全的眼科诊疗服务。医院与理化学研究所合作，推进iPSC细胞治疗等前沿医疗研发，以期为患者带来新希望。此前，使用iPSC细胞来源的RPE细胞移植的研究显示，患者未出现严重并发症和免疫排斥反应，为视网膜疾病的再生医疗提供了重要数据和希望。
可愈有道，为患者在全球范围内寻求医疗解决方案，为患者提供有价值有温度的医疗支持服务，如有需要帮助可直接联系小愈。
参考文献：
[1]杨爱萍,陆翔,赵永旺.人工智能在视网膜疾病中的应用[J].国际眼科杂志,2021.
[3]https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404785409543504161
[4]https://new.qq.com/rain/a/20220704A0APSH00
[5]Impact of AI-based biomarker detection in OCT scans. Andreea Moraru UK.2020
[6]http://www.m-tourism.jp/
