引言：「人工智能」用于干眼诊断，进展到哪一步了？

干眼，为何越来越多？

干眼是一种常见的眼部疾病，患病率约为5%~50%，患病率的高低除了受人种、环境因素影响外，也与所用的诊断标准有一定关系。干眼患者主要是因为其眼部不适症状前来医院就诊，但干眼缺乏非常明确的诊断和治疗方法。

眼睛在维持正常功能时需要充足的泪液来润滑和滋润眼球表面，当泪液分泌、质量或排出不畅时就会导致干眼。干眼的症状主要包括眼部刺激、畏光和视力波动等，进而可导致眼部疼痛，并可能导致角膜的永久损伤。流行病学研究表明，干眼女性高发，并且其患病率随年龄增长而增加。

在预防干眼方面，人们应该遵循以下几个原则：保持眼睛清洁、及时治疗眼部感染、注意用眼卫生、避免长时间接触电子产品、定期进行眼科检查、保持室内空气湿度、减少空气污染等。特别是在使用电子产品时，要遵循“20-20-20”原则，即每20分钟远离屏幕，看20米外的远处物体，眼睛放松20秒钟。除了常见的常规治疗方法如人工泪液、抗生素眼药水等外，近年来也出现了一些新的治疗手段。

总之，为了提高干眼患者的生活质量和工作效率，我们需要加强对干眼的深入研究，并依托前沿的科技手段和医学技术，制定更加精准和有效的诊断和治疗方案。同时，也需要引起公众对干眼的关注和认识，加强干眼的预防和健康教育，减少干眼症的发病率，从而为推进全民健康事业做出更大的贡献。

人工智能赋能干眼诊断

人工智能（AI）这一概念最早于1956年在达特茅斯学院的一次会议上提出。1959年，阿瑟·萨缪尔提出了“机器学习（ML）”一词，并宣称计算机应该具有利用各种统计技术进行学习的能力，而不仅仅是采用显式编程。

ML算法可通过有监督或无监督的方法根据输入数据进行学习和预测。随着图形处理单元的出现、数学模型的进步和大数据的发展，深度学习（DL）技术引起了人们极大的兴趣，并在包括医疗行业在内的许多领域中获得了广泛的应用。

DL通过将低层特征组合形成更抽象的高层表示来发现数据的分布式特征表示。随着硬件和算法能力的改善，DL 现今被广泛用于图像识别、语音识别和自然语言处理。DL 方法使用完整的图像，并将整个图像与诊断输出相关联，不依赖于人工提取的图像特征。

AI用于干眼临床诊断，进展到哪一步？

针对干眼症的诊断，目前可用的指标通常与患者所报告的临床症状严重程度无关。因此，通常需要联合使用多项测试，并辅以问卷调查来进行诊断。测定泪液物理参数的测试包括TBUT、泪液分泌试验、泪液渗透压测量和泪河高度测量。其他在干眼症诊断和分类中使用的测试包括角膜荧光染色、角膜敏感性、眨眼频率、睑板腺红外照相、泪膜脂质层干涉成像、像差测量和成像技术、活体共聚焦显微镜（IVCM）以及视功能检查。这些测试可以为医生提供更加全面和客观的数据，从而提高诊断的准确性和有效性。

目前，AI用于干眼的临床诊断主要在TBUT、泪膜干涉测量和裂隙灯图像、睑板腺红外照相、泪液渗透压、OTC、蛋白质组学分析、干眼与眨眼检测、IVCM等干眼临床诊断指标自动分析方面应用效果好。

参考资料：《人工智能在干眼临床诊断中的应用专家共识（2023）》专家组，中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会，中国人口文化促进会角膜病与眼表疾病分会.人工智能在干眼临床诊断中的应用专家共识（2023）[J].眼科新进展，2023，43（4）：253-259.doi：10.13389/j.cnki.rao.2023.0052