AI支持的雷达诊断和监测青光眼的新工具

　美国眼科学会年会上发表了一项成果，研究人员使用上万个视野图像开发出一种支持人工智能的可视化工具，以预测青光眼的预后和功能恶化。青光眼雷达可用于个性化监测视觉功能丧失，使患者可以随时间推移量身定制视力轨迹。像那些具有复杂系统但在屏幕上显示简单结果用来跟踪飞机的雷达一样，青光眼雷达系统虽然也很复杂，但最终将结果投射在简单且友好的用户屏幕上，以跟踪青光眼的视觉功能恶化。研究团队来自于西奈山医学中心和田纳西大学，研究者使用基准数据集中的视野来验证该工具。研究从蔡司的视野分析仪获得了8,个受试者的13,个视野。使用主成分分析和t分布随机（t-SNE）嵌入来提取线性和非线性结构，以识别t-SNE图上的聚类。“我们使用来自青光眼和正常眼睛的数万个视野，使用先进的数据挖掘技术来识别功能丧失的特征，然后在我们称为青光眼雷达的屏幕上看到信息。过去的青光眼患者视觉功能丧失的整体和局部特征被保留在雷达上，可用于解释新患者的功能状态。”研究者说。研究者在AAO演讲中说，该雷达可能为临床医生提供三层青光眼信息的高级可视化，包括整体视觉功能严重性、半场视觉功能丧失的程度以及局部视觉功能丧失的模式，并且可以将不同患者的青光眼恶化轨迹保持在屏幕上，直到患者下次就诊为止，从而使临床医生可以随时看到视觉恶化的轨迹。临床医生能够快速识别出哪些患者正在恶化，为这些患者分配更多的资源，而为稳定的患者分配更少的资源，以优化护理结构。虽然大多数当前以深度学习形式出现的AI模型通常会产生黑匣子并提供的只是“是或者非”的结果，但像青光眼雷达这样提供详细信息的模型可能在青光眼诊所和用于监测青光眼患者的研究环境中更为有用。

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