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本文聚焦人工智能（AI）辅助眼科成像在神经退行性疾病早期检测中的应用。AI 借助分析视网膜图像，能精准识别相关生物标志物，显著提升诊断准确率。不过，其应用面临模型可解释性、数据偏差等难题。未来研究应致力于优化算法，推动 AI 在该领域更好发展。
引言
神经退行性疾病是一类神经元逐渐丧失的病症，像阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）最为常见。全球范围内，AD 患者约 5000 万，PD 患者约 1000 万，预计到 2050 年，AD 患者将增至 1.5 亿，PD 患者将达 1200 万。目前尚无治愈这些疾病的方法，现有治疗仅能缓解症状。早期诊断和干预对延缓疾病进展至关重要，但早期检测因缺乏合适的生物标志物而困难重重。
近年来，视网膜被视为观察大脑的 “窗口”，视网膜神经纤维层（RNFL）变薄与 AD 患者的皮质萎缩、认知能力下降相关；PD 患者视网膜多巴胺能细胞减少，导致对比敏感度降低。这些都表明视网膜变化可作为神经退行性疾病的早期指标。同时，人工智能（AI）在眼科成像领域迅速发展，为神经退行性疾病的早期检测带来新契机。
AI 技术在眼科成像中的应用
眼科成像对眼部疾病诊断和患者健康监测意义重大，主要成像方式包括光学相干断层扫描（OCT）、OCT 血管造影（OCT-A）、荧光素血管造影、眼底成像和前房角镜摄影等。视网膜独特的结构，使其能用于无创检查血管，辅助检测全身性疾病。
研究人员利用 AI 技术，基于眼底图像开发出 AD 诊断模型，在区分 β - 淀粉样蛋白阳性和阴性患者方面表现出色，曲线下面积（AUC）可达 0.73 - 0.91。OCT 通过背向散射光生成高分辨率的内部结构横截面图像，能详细测量视网膜各层厚度，有助于评估视力下降原因、治疗效果等。例如，通过 OCT 测量神经节细胞内丛状层厚度，可辅助检测与 AD 相关的变化。此外，研究发现视网膜结构变化与 PD 进展存在关联，利用深度学习算法分析眼底照片，能帮助识别 PD 的临床特征。OCT-A 可检测到 PD 患者视网膜浅层毛细血管丛（SCP）血管密度降低。
为提高眼科成像诊断准确性，卷积神经网络（CNNs）被广泛应用于图像分析。它能自动学习和提取图像关键特征，有效检测视网膜细微变化。如 Richardson 等人利用 CNNs 对 PD 患者和健康对照者的 OCT 视网膜图像进行训练、验证和测试，得到的最佳模型 AUC 达 0.918，灵敏度为 100%，特异性约 85% 。
除 CNNs，放射组学等 AI 技术也被引入眼科成像。放射组学可从视网膜扫描图像中提取高维特征，定量分析疾病相关模式，其模型 AUC 在 0.7 - 1.0 之间。还有三边集成深度学习模型，在检测 AD 和轻度认知障碍（MCI）方面表现优异，在亚洲人群和白种人群中的 AUC 分别为 0.91 和 0.84 。此外，可解释 AI 框架、多模态 AI 方法等不断发展，旨在提升疾病分类准确性，实现更精准的早期检测和个性化疾病监测。
眼科成像中的神经退行性疾病生物标志物
视网膜与大脑在 AD、PD 等神经退行性疾病的发病机制上存在诸多关联，AI 技术助力发现了多种视网膜生物标志物。
在 AD 方面，OCT 检测到的 RNFL 变薄与患者认知能力下降显著相关，AI 算法能有效检测这一变化，且部分研究显示其诊断准确性高于传统眼科评估方法。此外，AD 患者视网膜中存在淀粉样蛋白沉积，表明眼科成像在 AD 早期无创诊断中具有重要价值。
PD 患者除运动功能障碍外，视觉通路也受影响。AI 分析视网膜图像发现，对比敏感度下降、血管结构异常（如血管密度降低、迂曲度增加）以及视网膜神经节细胞层（GCL）和内丛状层（IPL）变薄等变化，有助于检测 PD，并预测疾病严重程度和进展。
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性自身免疫性疾病，会导致广泛的脱髓鞘和神经退行性变，视网膜也会受到影响。MS 患者视盘周围 RNFL 和 GCL - IPL 变薄，这与整体脑萎缩和认知能力下降相关，视网膜成像可用于追踪 MS 病情进展。
肌萎缩侧索硬化症（ALS）主要影响运动神经元，但研究发现患者视网膜也会变薄，尤其是 RNFL 和 GCL。虽然这方面研究尚处于初步阶段，但为了解 ALS 的全身影响提供了新视角。
AI 在早期诊断中的准确性和临床应用
与传统诊断方法相比，AI 辅助眼科成像模型在检测早期神经退行性变化方面表现更优。先进的机器学习算法能在临床症状出现前，检测到视网膜和视神经的细微变化，为临床前诊断提供重要依据。
Wang 等人 2022 年的研究利用 OCT-A 评估 AD 患者黄斑区血管密度，发现其显著低于健康对照组，且与认知功能、内侧颞叶萎缩及 APOE ε4 基因型存在相关性，机器学习算法分析 OCT-A 测量结果对 AD 诊断效能最佳。Ahn 等人 2023 年利用深度学习系统，基于眼底图像评估 PD 患者神经功能障碍，该算法预测 Hoehn 和 Yahr 评分及统一帕金森病评定量表第三部分评分的灵敏度为 80%，特异性为 67%，AUC 为 0.67，准确率达 70.48% ，体现了视网膜在评估 PD 患者中的潜在价值以及 AI 在神经退行性疾病检测中的实用性。
AI 在早期检测神经退行性疾病方面具有显著优势，能快速分析大量眼底图像，减轻眼科医生工作量，提高诊断准确性和治疗效果。同时，AI 还能在临床前阶段检测到细微变化，有助于大规模筛查 AD 和 PD 高危人群。此外，AI 可根据患者个体情况定制诊断和监测方案，构建疾病进展预测模型，为个性化医疗提供支持。
AI 辅助眼科成像面临的挑战和伦理考量
尽管 AI 在临床应用中前景广阔，但仍面临诸多挑战和伦理问题。
“黑箱现象” 是 AI 应用的一大挑战，AI 系统决策机制不透明，医生难以理解其结论的得出过程，影响临床可靠性和患者安全，也降低了对 AI 辅助眼科成像诊断的信任度。目前，可解释 AI（XAI）的发展旨在提高模型可解释性，增强临床应用的透明度和合理性。
数据质量和可靠性也至关重要。训练数据的质量直接影响 AI 算法的有效性，若数据存在偏差、错误或图像质量不佳，可能导致诊断错误。如在眼科成像中，图像分辨率差异、标注错误、数据集构成不一致等，都可能使 AI 模型误判。此外，不合理的数据清洗和输入排除也可能导致重要信息丢失，影响诊断准确性，进而影响医生的责任判定。因此，需要规范数据管理，严格质量控制，确保数据集的多样性。
AI 的应用还改变了医患互动模式。患者重视医生的人文关怀，而 AI 系统难以完全替代。研究表明，患者更倾向于人类对 AI 结果的解读，直接的 AI 诊断可能引发对可靠性和透明度的担忧。在临床工作中，AI 不能取代医生的判断，尤其是在综合考虑患者病史、症状和生活方式等因素进行诊断和治疗决策时，需要采用 AI 辅助、医生主导的混合诊断模式。
数据多样性和可及性也是关键问题。有限的数据集可能导致 AI 模型无法适用于不同人群，加剧医疗资源分配不均。不同种族、年龄和环境因素会使视网膜生物标志物存在差异，基于单一数据集训练的 AI 系统可能漏诊代表性不足群体的疾病。此外，AI 基础设施和诊断工具成本高昂，限制了其在资源匮乏地区的应用，进一步拉大医疗差距。同时，目前缺乏规范 AI 模型在患者诊断中应用的法律法规。
数据隐私是重要的伦理问题。AI 系统训练和验证需大量患者数据，增加了数据泄露和未经授权访问的风险。必须遵守相关数据保护法规，如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），保障患者数据安全。在使用患者数据进行 AI 辅助诊断时，还需获得患者明确的知情同意。算法偏见同样不容忽视，若训练数据集缺乏多样性，AI 模型可能产生有偏差的诊断结果，影响特定人群的医疗公平性。需使用多样化数据集训练 AI 模型，确保诊断准确性在不同患者群体中的公平性。
为应对这些伦理挑战，美国食品药品监督管理局（FDA）和欧盟的《AI 法案》（EU AI Act）等正在制定 AI 在医疗诊断中应用的指导方针。例如，欧盟《AI 法案》将医疗 AI 归类为 “高风险”，要求严格评估后才可批准，以保障 AI 技术在临床应用中的安全性、有效性和透明度，维护患者安全和信任。
AI 在眼科领域的研究空白和未来展望
目前，AI 在眼科领域的应用存在一些不足。缺乏长期跟踪 AI 检测到的视网膜生物标志物预测准确性的纵向研究，多数研究为横断面研究，难以了解生物标志物随时间的变化情况。同时，AI 模型在不同人群中的大规模验证不足，多数模型基于特定人群数据集开发和验证，由于不同种族和地区视网膜结构及疾病表现存在差异，模型的通用性受限。
未来，AI 辅助眼科多模态成像前景广阔。将 OCT 的结构数据与视网膜电图、血管流量分析等功能数据相结合，AI 能够更全面地评估视网膜健康状况及其与系统性神经退行性过程的关系，提高诊断准确性，更早发现疾病，并区分具有相似视网膜变化的不同病症。此外，利用纵向视网膜数据训练机器学习算法，并在不同人群中进行验证，有助于识别与疾病进展快慢相关的模式，为患者制定个性化治疗策略，实现更有效的早期干预。
在眼科实践中的管理与整合
将 AI 辅助眼科成像工具整合到眼科实践中，对神经退行性疾病的早期诊断意义重大。眼科医生可采用 AI 辅助视网膜成像系统，优化诊断流程，提高识别神经退行性疾病生物标志物的准确性。
眼科医生与神经科医生的合作至关重要。随着 AI 技术的发展，准确解读视网膜成像结果对早期干预和改善患者长期预后愈发关键。双方应共同分析 AI 检测结果，结合神经科医生的认知评估和神经影像学检查，在患者整体神经健康背景下解读视网膜变化，验证 AI 结果的可靠性，推动及时干预。
为有效整合 AI 技术，临床医生应优先在实践中引入 AI 辅助视网膜成像系统，并持续学习 AI 领域的最新进展，尤其是可解释 AI（XAI）技术，确保 AI 辅助眼科成像诊断的透明度和可信度。尽管 AI 系统的应用存在一定门槛，但临床医生应积极学习，充分发挥其辅助诊断的作用。
AI 在眼科实践中的成本效益也不容忽视。虽然初期投资较大，但随着时间推移，AI 可通过提高诊断效率、早期发现疾病来降低成本。它减少了人工图像分析的工作量，使眼科医生能将更多时间用于患者护理和随访评估，特别适用于数据量大的诊所。此外，AI 辅助诊断能减轻诊断负担，实现对神经退行性疾病患者的早期干预，有助于构建更高效的医疗体系，减少疾病进展带来的经济负担。例如，2017 年美国 PD 造成的经济负担约为 519 亿美元，预计到 2037 年将超过 790 亿美元 。利用 AI 工具进行诊断和治疗，可节省资源，用于研发更有效的疾病治疗方法。
算法性能
AI 在眼科成像临床应用中，算法性能面临可靠性、假阳性和假阴性等问题。AI 虽对神经退行性标志物敏感性高，但在处理低质量图像或异质性患者群体时易出错。视网膜图像质量对 AI 模型准确性影响很大，低分辨率、光照不当、介质混浊（如白内障、玻璃体混浊等）等因素都会降低 AI 性能，导致误诊。AI 模型可能将正常解剖变异误判为病变，增加假阳性率，如在 AD 检测中，可能将正常的年龄相关变化误判为神经退行性改变；在 PD 检测中，AI 辅助血管分析可能将微小血管变化误判为潜在生物标志物。假阴性同样危险，AI 可能漏检早期神经退行性标志物，延误诊断和治疗。AI 算法若基于单一数据集训练，可能无法准确识别不同种族、年龄或伴有眼部疾病（如青光眼、糖尿病视网膜病变）患者的疾病变化。因此，需使用大规模、多样化的数据集训练 AI 模型，提高其稳健性和诊断公平性。同时，不同眼科成像系统的图像采集差异也会影响 AI 准确性，统一成像协议对保证 AI 在不同临床环境中的稳定性能至关重要。
鉴于上述局限性，眼科医生在验证和解读 AI 结果中起着关键作用。AI 应作为辅助工具，而非替代临床专业判断。医生需对 AI 输出结果进行严格评估，尤其是在结果不明确或处于临界状态时。采用 AI 初筛、专家复核的混合多模态诊断模式，可减少 AI 诊断错误，优化患者治疗效果。此外，提升 AI 的可解释性也很重要，当前 “黑箱” 模型限制了临床医生的信任和应用。未来应优化 AI 决策阈值，平衡敏感性和特异性，增强检测细微视网膜变化的能力，同时减少误判。开发实时 AI 反馈系统，在分析前评估图像质量，也有助于提高诊断准确性，降低错误率。通过解决这些问题，AI 辅助眼科成像有望成为可靠、有效的早期神经退行性疾病检测工具，保障患者安全。
结论
AI 辅助眼科成像在神经退行性疾病早期检测方面潜力巨大。AI 算法能通过检测视网膜微观变化，识别 PD、AD 等疾病的早期迹象，如 RNFL 变薄、微血管变化等，实现快速准确诊断，为个性化治疗方案制定提供依据。为提高 AI 算法的敏感性，需基于不同背景和种族患者的数据进行开发。在临床应用中，要确保 AI 的使用符合伦理规范，避免算法偏见，保障患者公平获取先进诊断方法的权利。虽然 AI 在神经退行性疾病管理中具有变革性潜力，但在实施过程中需严格遵循伦理和技术标准，让更多患者从这一技术进步中受益。
