人工智能（AI）并不是医学领域的新面孔。事实上，其在医疗保健中的根源可以追溯到几十年前，早在20世纪中期的医学文献中就有提及。近年来，AI在临床实践中的复杂性和潜在影响发生了显著变化，尤其是在眼科领域。
AI包括模仿人类认知功能（如学习、推理和决策）的软件程序。机器学习和深度学习算法的进步，加上卓越的计算能力，使AI从理论构建转变为具有改变患者护理潜力的实际工具。
眼睛作为AI应用的窗口
眼睛的独特解剖结构和基于图像的诊断方法使其特别适合AI集成。从视网膜成像到视野分析，大量的数据可以通过AI算法来提高诊断准确性和效率。AI在眼科的应用涵盖了广泛的疾病和干预措施：
- 视网膜疾病：AI算法在检测糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性和早产儿视网膜病变方面表现出高精度。这些工具可以帮助筛查大量人群，特别是在医疗资源不足的地区，减轻专科医生的负担并促进早期干预。
- 青光眼：机器学习模型已经开发出来，可以通过分析视神经头图像和视野数据来预测青光眼进展的风险。这种预测分析有助于制定个体化治疗计划和监测策略。
- 白内障手术：AI已应用于改善人工晶体度数计算，减少术后屈光误差。通过分析生物测量数据，AI算法可以提供更精确的测量，从而提高手术效果。
- 角膜疾病和屈光手术：在角膜成像中，AI辅助检测圆锥角膜和规划屈光手术。AI集成到地形图和断层扫描系统中，有助于解读复杂的模式数据，这些数据可能对人眼来说难以识别。
黑箱问题
尽管前景广阔，但AI在医学中最常被提出的问题之一是其“黑箱”性质。临床医生对提供输出结果而没有透明推理过程的算法持谨慎态度。信任一个无法理解其背后理由的诊断或治疗建议，这挑战了循证医学的原则。
这种不透明性引发了一些伦理和实际问题，包括以下几点：
- 问责制：如果AI系统出错，谁负责？是临床医生、软件开发者还是医疗机构？
- 偏见和公平性：在非代表性数据上训练的AI算法可能会延续或加剧健康差异。确保训练数据的多样性对于开发公平的AI工具至关重要。
- 患者自主权和信任：患者有权了解其护理决策是如何做出的。无法解释AI生成的建议会削弱患者的信任和知情同意。
应对挑战
为了利用AI的好处同时缓解其缺点，可以采取一些策略，包括以下几点：
- 可解释的人工智能（XAI）：开发能够提供可解释结果的算法可以弥合复杂计算和临床推理之间的差距。XAI旨在使AI系统的决策过程透明且易于理解。
- 严格的验证：AI工具必须在真实世界的临床环境中进行彻底测试，而不仅仅是受控环境。跨机构研究和外部验证可以帮助确保AI应用的通用性和可靠性。
- 持续监控和更新：AI系统应定期用新数据进行更新以保持长期准确性。实施反馈机制可以纠正错误并适应新的临床见解。
- 伦理框架和指南：建立关于临床实践中使用AI的明确指南可以解决责任、同意和数据隐私问题。专业协会在制定AI集成标准方面发挥着作用。
拥抱未来
AI的发展迅速，其在眼科领域的潜力巨大。虽然对AI黑箱性质的担忧是合理的，但不应掩盖AI为患者护理带来的显著好处。眼科医生不应惧怕AI，而应与其互动，为其发展做出贡献，确保其成为临床专业知识的宝贵补充。
作为临床医生，我们的角色是批判性地评估AI工具，理解其局限性，并将其深思熟虑地整合到实践中。眼科医生、数据科学家和伦理学家之间的合作对于塑造既有效又符合以患者为中心价值观的AI应用至关重要。
国际眼科人工智能学会（IAIOph）正在经历显著增长，已有超过1400名专业人士加入我们的社区。我们在IAIOph的使命是促进医疗保健专业人员和计算机科学家之间的合作，以推进眼科领域的人工智能。
正如一位同事所说，“AI可以在诊断和治疗复杂眼部问题方面成为非常有价值的工具。让我们拥抱AI并与之紧密合作，但对其带来的解决方案保持批判性。”
AI在眼科领域具有巨大的潜力。通过深思熟虑和主动应对挑战，我们可以释放AI的全部潜力，提高我们诊断和治疗患者的能力，最终改善他们的生活。
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