3月6日是第十五个世界青光眼日。

作为世界首位不可逆的致盲性眼病，青光眼具有高患病率及高致盲率的特点。据《2020年眼科行业专题研究报告》显示，2020年全球青光眼患病人数已接近7600万，我国患者人数已接近 2000 万，是全球青光眼相关视觉损伤最为严重的国家。

早期筛查被普遍认为是对抗青光眼的有力手段，《中国青光眼指南(2020年)》主笔人梁远波教授表示：提高青光眼的检出率是避免青光眼致盲的关键。早期确诊的患者通过合理治疗，绝大部分都可以终生保有视功能。

然而目前，“如何全面实现青光眼的早期筛查”却是我国青光眼诊疗的主要难题之一。

什么是青光眼?

青光眼的生理结构

青光眼是指由于眼内压力升高，使视神经受损，导致视野狭窄甚至永久性失明的一组疾病。

由于青光眼的病情较为复杂，如原发性开角型青光眼，其早期几乎没有任何症状，在我国，大部分患者都不知道自己患有这项疾病，这让青光眼在我国的诊断率不足10%。临床中，大量的青光眼病例在初诊时已处于中晚期。

其次，由于基层医院缺乏专业的眼科医生以及必要的筛查设备，基层社区、农村以及偏远地区的患者很难得到与大城市均等的医疗服务，容易出现误诊、漏诊等情况，这使得我国的青光眼致盲率居高不下，达到了30%。

基于我国青光眼不断攀升的患病率与诊疗能力不足间的巨大鸿沟，目前急需一项新技术进行填补。

人工智能为青光眼治疗打开思路

针对我国青光眼诊疗的现状，北京致远慧图科技有限公司联合了中国人民大学、西北工业大学、北京同仁医院、北京协和医院，共同开发了可疑青光眼视神经改变图像辅助诊断软件。

这一软件采用人工智能技术进行图像分析，能够对眼底彩照中可疑青光眼视神经改变特征进行自动识别，并给出相应的诊断建议，辅助医生进行阅片和诊断，在国内处于领先地位。

在青光眼的筛查中，视神经纤维层缺损(RNFLD)一直是早期诊断的重要特征。过往，由于专业青光眼医生的缺乏，眼底照片中的RNFLD往往容易被忽略或遗漏，极大地影响了可疑青光眼患者的发现与诊断治疗。青光眼AI软件拥有专门的RNFLD检测模型，能够利用RNFLD区域和背景间的细微差异，将其从健康的厚度变换中检测出来，为医生提供准确的诊断依据。

不仅如此，青光眼AI软件还能完成视盘视杯的自动检测，在此基础上进行视乳头相关特征指标(如垂直径杯盘比、视盘面积等)的自动计算以及视盘出血检测等多项诊断与特征分析。只需10余秒便可完成一例眼底彩照的识别与诊断，极大程度地节约了青光眼早期筛查的时间，弥补了临床青光眼医生数量少与经验不足等问题，提高了医院的诊疗效率。

视杯视盘分割技术

从2018年起，致远慧图就已开始布局探索AI技术在青光眼诊疗中的应用。从2019年开始，致远慧图7篇青光眼筛查相关的学术成果连续被MICCAI与BMVC等国际顶级学术会议录用。

AI早筛将助力破局青光眼诊疗难题

国家卫生健康委关于印发“十四五”全国眼健康规划(2021-2025年)的通知提到：推动青光眼，以及糖尿病视网膜病变、近视性视网膜病变、黄斑变性、视网膜血管阻塞、高血压眼底病变等眼底病的早发现、早诊断、早治疗，制定重点疾病诊疗规范，完善慢性眼病患者管理模式，降低疾病负担和致盲率。持续推进眼科相关医联体建设，推动眼底照相筛查技术逐步覆盖基层医疗卫生机构，探索建立“基层检查、上级诊断”服务模式，提升眼底病、青光眼等眼病诊治能力。

十四五”全国眼健康规划(2021-2025年)

在可以预见的2-3年内，提升青光眼的基层筛查能力，提高眼底照相筛查技术的普及程度，构建远程医疗平台，推动优质医疗资源下沉将会是我国青光眼防治的主旋律。

据相关学术研究显示，我国40岁以上人群的青光眼患病率为2.6%，致盲率为30%，在我国若对所有患者进行治疗，预估直接花费可达上千亿人民币。但随着人工智能技术、远程医疗会诊等新型筛查方式在基层卫生机构的普及，基层医疗卫生机构将有能力承担青光眼疾病的首诊任务，从而优化医疗资源分配，提升青光眼的筛查率，患者的时间与经济成本都会大幅度降低。