肖璇 何运臻 陈宁江

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青光眼是一种因视网膜神经节细胞和视神经纤维丢失而导致视野缺损和视力下降的慢性、不可逆性眼病，是全球主要的致盲眼病[1]。2015年，我国青光眼流行病学特征以原发性闭角型青光眼(primary angle-closure glaucoma，PACG)为主，其患病率约为1.40%，患病人数约为714万人[2]。随着人口老龄化进程的加快，估计2020年我国PACG患者数量高达750万人[3]。可见，以PACG为主的青光眼已成为我国一个重要的公共卫生问题。考虑到青光眼视力和视野丢失的不可逆性，早发现、早诊断和早干预对青光眼的防治至关重要，可有效延缓患者的视神经损害[4-5]。然而早期青光眼症状隐匿导致了我国青光眼患者的总体诊断率不足10%，明显低于国际上的50%诊断率[6]，即90%患者仍处于未被诊断的危险状态[7]。这一现状决定了青光眼防控工作需延伸至社区，通过人群筛查尽早发现无症状的“危险房角”人群和早期患者，从而将治疗窗口提前。长期以来，我国基层眼科防控体系薄弱、眼科医师缺乏且专业技能不足[8]，致使基层眼病综合防控工作举步维艰。近年来，如何基于人工智能(artificial intelligence，AI)影像诊断来弥补基层硬件与能力短缺、辅助人群筛查已成为国内外眼科领域探讨的热点[9-10]。文献报道当前辅助青光眼筛查的AI应用主要基于机器学习算法来自动读取、分析眼底照相或光相干断层扫描(optical coherence tomography，OCT)图片，根据视网膜神经纤维层厚度、杯盘比、视盘出血等来智能判断是否青光眼可疑并给出转诊建议[11]。……