眼科精准医疗的现状与思考

发布时间:2018-10-31

“精准”的起源与发展

“实际上‘精准’一词最初的意义主要是针对分子生物学而言,但现在又有了很多新的扩展含义”。孙教授表示,在临床实际应用中,“精准”一方面是指能够分辨出极细微的病变,明确病灶;另一方面则是指个体化治疗。教科书中所教的一般都是疾病的通则,是描述大部分、通常情况下的体征,但临床实际中,每个患者其实都有各自不一样的地方。至于眼科领域,“精准”的程度可以扩展到某些组织层面。举例而言,OCT可以在活体情况下检测十层视网膜结构,并能把视网膜病灶精准到某一层的某一范围。

而分子生物学则是从另外的角度探讨疾病发生的过程。有些疾病临床表象相似,但疾病基础不同,分子生物学亚型就会有所差异。这在临床上也有所应用。比如对于高眼压和正常眼压青光眼的定义和分类,依据眼压的人为分类会产生误差,如果能从分子生物学的角度来区别则要更精准。

眼科影像学与精准医疗

影像学技术在精准医疗中的应用很多。

眼睛本身是一种光学器官,现代科技充分利用了眼睛的光学特性,尤其是激光技术在眼科领域的应用,利用不同组织具有不同的反射和吸收波长的特点,能够对组织结构层层扫描,解析,其精准度已达到微米级,比超声影像等手段更加精准,比核磁共振和CT检测更加无创。这是把其他学科先进技术应用于眼科的典范,也可以说是眼科近十多年飞速发展的有利条件。

精准医疗的未来

简单来说,精准医疗的未来就是精准程度越来越高,对每一位患者,每一种疾病的过程都研究得十分透彻,能够在组织甚至是细胞层面对疾病进行评价和干预。以眼底疾病为例,其可分为神经细胞相关和毛细血管供血相关两大类,在未来我们将能够精准检测出是哪一层细胞出了问题,累及到多少个细胞,再结合形态学的改变,未来就可能从分子生物学层面,从分子结构改变以及代谢微环境的差异上对疾病进行区分,然后通过精准干预,最后从分子层面检测干预手段的有效性。

总的来说,精准医疗的未来将会是越来越深入,越来越细致。

AI在眼科精准医疗的现状

目前来说,AI要做到“精准”二字还有很长的路要走。现在的AI主要致力于对基层或者偏远地区,技术和人力有限的情况下能够发挥作用,因此“普适性”比“精准”更重要。做好疾病的初筛工作,节省人力,永不疲劳,这应该是现在的AI应该做的。

目前来说AI在医疗领域只是对于疾病图像的识别,而没有加入其他的元素。如果能够对更多元素进行考虑,甚至将结构、功能、分子生物学等都整合为一体,形成多模态级别,那样的AI才能够称之为精准医疗的AI。

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