关于AMD的最新进展：抑郁症，暗适应，人工智能

编者按：Tariq Aslam博士是英国曼彻斯特大学的眼科顾问，主攻视网膜疾病的治疗，包括糖尿病，黄斑变性和中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）等。他的研究探索了临床眼科和科学技术的结合，包括图像分析，人工智能（AI）和设备开发等，其中很多都已发表了专利，并催生了许多临床应用新技术以及一些开发医疗软件的公司。

《国际眼科时讯》在EURETINA 年会期间采访到Tariq Aslam博士，他为我们介绍了最近的研究——一个未被同行充分认识的问题。

AMD患者更易得抑郁症？

年龄相关性黄斑变性（AMD）是老年人失明的主要原因，但最新的研究发现AMD的发病率与焦虑和抑郁程度呈现惊人的正相关。

“当有一天我的患者告诉我他有抑郁症的时候，我才对焦虑和抑郁问题产生了兴趣”，Aslam博士谈道，“这位患者找我看病已经有两年了，但我一点也没有意识到抑郁症的问题，差点就错过了这一发现。”Aslam博士于是便开展了一项研究，结果发现10％的患者有抑郁症的临床水平（需要干预的抑郁水平），17％的患者有临床焦虑水平。其抑郁和焦虑的程度远高于同年龄段的正常人群。这引起了Aslam博士的极大关注。

然而如何改变和管理这一情况实际上非常困难，Aslam博士介绍道，首先要有非常好的支持材料，即完备的患者信息，不仅仅是医师记录的患者信息，还有由患者互助小组记录的关于患者焦虑和抑郁的信息。其次，需要进行某种形式的筛查工作，这样才能主动获取患者关于自身焦虑和抑郁的情况，而不是被动地听患者在就医时抱怨自己有抑郁倾向，可取的方法有问卷调查或者直接询问。最后，如果确实发现患者有焦虑和抑郁表现，须有办法将他们转介给合适的人，患者可能更需要与护理人员甚至心理医生进行更长时间的沟通。

人工智能诊断AMD，有希望吗？

在EURETINA 2018年会期间，Aslam博士担任“眼科创新：聚焦人工智能应用”栏目的主持人。本次研讨会对人工智能领域的最新进展进行了广泛的概述，并强调了人工智能在提供更有效、客观的图像分析和疾病进展预测方面的巨大潜力。

至于人工智能能否诊断AMD，Aslam博士给予了肯定的回答，目前有很多论文都证明了这一点，最近的一项研究由Pearse Keane教授发表在Nature上。但目前来说比较棘手的问题是建立最优患者路径（patient pathway），Aslam博士正在做一些数学建模方面的研究，希望它可以与人工智能相结合，不仅可以开发最佳患者路径，还能发现一些以前从未使用过的新路径。另一个问题是人们对于人工智能的担忧，觉得人工智能能够做很多事，会取代医师的地位。Aslam博士对这一看法并不赞同，他认为人工智能帮医师筛选眼科影像，相当于是解放了医师，让他们把更多的时间花在的与患者交流以及其他方面。

暗适应测量有助于AMD管理

暗适应是指光线变暗时眼睛对光更敏感的过程，对暗适应的研究有助于更好地理解视杆细胞和视锥细胞受体工作的原理。Aslam博士与同事共同撰写了一篇论文，这项研究不仅只是研究视敏度，而是从更广泛的角度研究视力结果测量。Aslam博士介绍道，当人们评估某人的视力有多好时，往往使用许多种不同的衡量标准，而非只用Snellen图表。暗适应也是这些衡量标准的其中之一，它可以用作评估眼部疾病比如湿性AMD的工具。“ 湿性AMD患者的视觉功能在许多方面都会降低，暗适应功能变化也是患者早期会发生的症状。”Aslam博士认为，“对视敏度以外的视觉功能测量能够帮助我们以多种方式管理AMD患者，帮助医师早期发现AMD，帮助患者在日常生活中更好地适应AMD的功能。”

（来源：《国际眼科时讯》编辑部）

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