青光眼是全球导致永久性视力丧失的主要原因之一。该疾病发展缓慢且常被忽视，直至为时已晚。
这是因为青光眼会损伤视神经——即眼睛中将视觉信号传递至大脑的部分。当眼内压力持续升高时，会损害此神经并形成视野盲点。若不及时治疗，青光眼最终将导致完全失明。
目前对全民进行青光眼检测既困难又昂贵。许多患者直至视力受损才意识到患病，因此早期筛查至关重要。最新研究带来积极进展：人工智能技术可帮助医生更早、更快且更准确地发现青光眼。
在佛罗里达州举行的美国眼科学会会议上，伦敦大学学院科学家展示了一项最新研究。团队测试了人工智能程序检测青光眼征兆的能力，并将其结果与人类眼科专家进行对比。该AI程序分析了6300多人的眼部影像，其中近700人至少单眼患有青光眼。
AI程序识别青光眼的准确率达到88%至90%，而人类专家的正确识别率约为79%至81%。这意味着在常规眼科检查中，人工智能的表现可能优于受过专业训练的医护人员。
当前青光眼检测主要通过观察眼部结构实现，尤其关注"垂直杯盘比"指标——该指标反映眼压变化对眼球形状的影响。研究人员在AI和人工评估中均采用此方法。同时他们发现，研究中仅约11%的眼睛被判定可能存在青光眼，这与常规人口筛查的预期比例高度吻合，表明研究结果符合真实医疗场景。
首席研究员安东尼·哈瓦贾博士认为，该研究是将人工智能应用于日常医疗的重要里程碑。他期望结合基因风险评分等工具，AI能实现更经济高效的全民筛查，尤其惠及眼科医疗资源匮乏地区。
目前青光眼主要通过特制降眼压滴眼液治疗，严重时需手术改善房水引流以降低眼压。但治疗效果在疾病早期——即视神经损伤发生前——最为显著。
深入分析研究数据可见，人工智能在眼科领域潜力巨大：其检测准确率超越人类专家，且在青光眼低发病率群体中仍保持高效。这预示AI技术可应用于实体诊所或移动筛查单元。凭借快速无休的工作特性，AI能协助医生大幅扩大检测覆盖范围。
研究人员指出，若整合眼内实际压力测量等更多参数，AI系统性能还可进一步提升，凸显其持续优化空间。
综上所述，该研究有力证明人工智能将革新青光眼筛查体系。通过提升早期检出率，更多患者将及时获得治疗以保护视力，这为全球预防青光眼致盲迈出关键一步。
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