澳大利亚研究人员开发出AI测试，可在10秒内诊断青光眼
青光眼是一种常见疾病，如果不及时治疗，可能会导致严重后果。考虑到早期发现的重要性，澳大利亚的一支工程师和眼科医生团队开发出一种利用人工智能诊断青光眼的新方法，可以在短短10秒内给出结果。
青光眼是指眼内压力升高的疾病，这种压力进而可能压迫视神经。如果视神经长期受到这种影响，可能导致不可逆的损伤和视力下降。这种疾病可以通过药物治疗，但前提是必须先将其发现。
传统的青光眼诊断通常需要与眼科医生进行约30分钟的检查，或前往专业的验光诊所就诊。然而，并非所有人都能获得这类专业服务。
为了找到一种更简便的青光眼诊断方法，墨尔本皇家理工大学（RMIT）教授迪内什·库马尔及其同事希望开发一种基于人工智能的新方法，其依据是青光眼会改变人眼瞳孔对光线的反应方式。
科学家招募了一小批研究参与者，其中13人患有青光眼，13人为健康的对照组，另外13人为较年轻的人群。志愿者在环境光照下注视一个点时，其眼睛以每秒60帧的速度被拍摄，随后研究人员使用机器学习算法分析数据，以发现青光眼患者与健康对照组相比瞳孔扩张方面的细微变化。基于这项工作，研究人员建立了青光眼诊断模型。
“研究人员使用Higuchi分形维数、排列熵和条件熵分析了参与者瞳孔的复杂度。我们发现青光眼患者与对照组之间的瞳孔复杂度存在统计学上的显著差异。特别是在使用分形维数指标时，这种差异更为明显。这些结果证实，利用商用设备通过瞳孔复杂度进行青光眼筛查是可行的。”研究中写道。
“我们的软件可以测量瞳孔如何适应环境光照，并捕捉瞳孔大小的细微变化。现有的人工智能青光眼测试要求患者在10分钟内完全保持静止。而我们的技术只需10秒即可完成工作，且不影响准确性”
这一诊断模型可以帮助全球数百万有青光眼风险的人群，尤其是60岁以上的人群，因为他们的患病风险更高。
“这项研究将带来一种非接触、操作简单且成本低廉的检测方法，可以在普通诊所中开展。这也有助于推动社区范围内的筛查项目，覆盖那些原本不会就医、直到病情严重才求治的人群”
库马尔表示，尽管这项研究使用了专业的眼动仪（眼球追踪器），但他认为未来这种方法有望通过一款简单的智能手机应用实现，团队计划在不久的将来探索这一可能性。研究人员还有兴趣在2022年对其方法开展临床试验。
“我们的开创性研究考察了青光眼与健康眼睛之间的瞳孔“希伯斯”（即瞳孔节律性收缩和扩张的发作）复杂度差异，并提出了一个青光眼检测框架，该框架具有自动化、无需人工干预的数据记录和分析潜力。这项研究显示了瞳孔复杂度作为青光眼生物标志物的潜力，它可以通过低成本的眼动仪进行记录，而瞳孔记录也可以被自动分析。青光眼患者瞳孔信号的分形维数明显高于健康的对照组同龄人和年轻人。使用排列熵和条件熵也得到了相同的结果。这表明瞳孔数据有助于青光眼的检测。”科学家们表示。
不过，这项研究存在几个重要局限。首先，这是一项试点研究，参与人数不足以分析多种因素的差异。其次，该研究没有考察瞳孔复杂度与青光眼严重程度之间的相关性。在现实生活中，瞳孔复杂度的变化也可能反映其他眼科疾病。
该团队的后续工作将研究疾病进展和视力水平的影响、性别和种族群体之间的差异，以及识别其他眼部疾病和相关因素带来的影响。同时，还需要优化所提出的框架，使其适用于更广泛的人群。
