巅峰亮剑,人机协战 [复制链接]

编者按：大伽云集，精彩纷呈，年10月12日在中国海南博鳌国际会议中心，第二届南方眼库论坛、第三届角膜与眼表新技术高峰论坛、第一届眼科人工智能论坛的会场，八十余位国内演讲专家和十二位国外眼科特邀学者共聚一堂，从各个角度对眼科角膜与眼表疾病新技术、新方法展开了交流与共享。《国际眼科时讯》特邀中山大学中山眼科中心袁进教授接受专访，围绕角膜深板层移植手术及AI新技术进行了深入的分析和展望。

袁进教授谈道，深板层角膜移植（DALK）属于成分角膜移植手术，是现代微创角膜移植手术里程碑式的进步，通过尽可能去除角膜基质，保留正常的后弹力层和内皮，来进行角膜组织和结构功能的重建。

袁进教授指出，深板层角膜移植手术技术优势明显，主要表现在以下四个方面：第一，尽可能剥除病变的受体角膜基质层，仅保留后弹力层和内皮层，能够达到穿透性移植同样的光学效果；第二，闭合式的操作，避免了穿透性角膜所面临因高眼压导致眼内容脱出的术中并发症；第三，极大地减少移植排斥反应的风险；第四，对角膜供体来源的选择接受度更好。

但是深板层角膜移植有一定的学习曲线，术中后弹力层暴露过程中有发生后弹力层微穿孔和撕裂的风险，对术者的显微手术技巧和经验要求较高。袁进教授剖析了在深板层角膜移植手术学习曲线中失败的原因。目前后弹力层的暴露技术，有两类，第一是手法湿剥，术者凭借显微手术的经验和技巧一层层剥切板层组织，在此过程中可通过注射用水或生理盐水，诱导基质水肿，使剖切深度尽可能的接近后弹力层。第二类是临床更常用的气泡法，向基质内注射空气泡，即Bigbubbleseparation。经常遇到的技术问题包括，其一是气泡分离不充分，不能形成Ⅰ型气泡，致使后弹力层难以达到真正意义上的完全暴露；其二是气泡分离力量较大，形成Ⅱ型气泡，将后弹力层前条带层分开，剩下的后弹力层非常菲薄，容易发生自发性破裂；其三是植片植床贴合不紧密，术后容易出现后弹力层脱离，需要进行前房的rebubbling，即再次注气，帮助后弹力层进行复位。术后临床医生在裂隙灯下评判植片的透明性，或借助OCT可评判植片和后弹力层的贴合情况。

深板层角膜移植手术在学习曲线过程中面临的并发症，最常见的就是分离过程中后弹力层的破裂，所以在气泡分离时尽可能形成I型气泡，避免II型气泡。如果是II型气泡，初学者可改为湿剥法，不打开气泡分离层，去除绝大部分角膜基质后完成移植。如果已经完成中央光学区后弹出层的暴露，周边有小穿孔或者缝合过程中植床漏水，可以继续完成植片的缝合，术毕进行前房注气使后弹力层与植片良好的对合。

移植缝合过中由于缝线的张力分布不均匀，植片和植床的大小不匹配，进而造成的后弹力层皱褶，也会影响术后光学的效果。所以对深板层角膜移植手术而言，不断提高手术技巧的同时，也要注意并发症的出现，做好提前的预防，才能达到预期手术效果。

袁进教授进一步指出：角膜移植术不管深板层、内皮移植，还是传统的穿透性角膜移植，都不可避免地需要面临一个问题——是否会发生排斥反应。

植片排斥反应风险除了与手术种类有关联外，内皮移植、深板层角膜移植发生移植排斥的风险要低于穿透性角膜移植，同时植片排斥反应的发生也和患者接受角膜移植的原发病有关，整体而言分为三种情况，第一是低危移植，包括圆锥角膜、角膜营养不良等，发生排斥反应的风险比较低；第二类是中危移植，单纯角膜白斑，植床有少量粗大的新生血管；第三是高危移植，感染或炎症的活动期施行角膜移植手术，如感染性角膜溃疡穿孔的治疗性移植，免疫性角膜病的板层移植或穿透移植等。

角膜移植排斥的基本处理原则是预防为主，一旦发生积极干预。预防方面有三大类药物可供选择，第一类药物是激素，根据作用效能的强弱可以分为穿透性强的强效激素和眼表激素，激素是预防移植排斥的第一选择，术后一个月内一般使用强效激素进行眼部炎症的控制，避免术后非特异性的炎症诱发移植排斥发生，使用时间根据患者是低危、中危和高危来定，一般低危病例使用一个月强效激素后改为眼表激素维持，中危、高危病例使用三个月到半年强效激素，治疗过程中同时要注意使用激素的并发症，包括高眼压、并发性白内障、继发感染等。第二类药物是免疫抑制剂，代表性药物有环孢素和他克莫司，在国内有商品化制剂和院内剂型，这类药物起效慢，但是安全性更好，建议在高危移植病例中联合使用，或者在激素减量时作为协同维持预防药物。第三类药物为非甾体类抗炎药，可以抑制PG类炎症介质，减轻眼表炎症，可以作为激素和免疫抑制剂的联合辅助的治疗用药。这三类药物，需要根据病情灵活组合，结合角膜移植手术的种类、原发病，导致排斥反应的种类进行选择，目前没有统一的用药指南，但是中华眼科学会角膜病学组制定的《眼用激素使用专家共识》和《角膜移植术后用药专家共识》，可供临床医生参考。

袁进教授对AI的使用前景十分看好，认为在眼科领域的应用有许多尚未开发的空间，他指出，AI在年有突破性进展，AI基于卷积神经网络的学习提高了AI掌握人类知识的效率，降低了错误率，AI在医学领域的应用非常有前景。目前，AI进入临床的前提是针对影像资料、图片、语言等进行智能学习，形成诊断参考结论。而眼科有得天独厚的优势，具有大量的影像数据资料，近年来许多重要的AI在医学领域应用的文献多来自眼科领域。

目前眼科AI诊断系统的机遇和挑战并存，例如数据的标准化，封闭环境下训练出来的AI诊断系统面对不同来源的影像数据格式做出的判断会有较大误差。所以当务之急需要建立的应对策略是。第一，建立标准化的眼科数据库；第二，规范特征标记，把人类的医学经验传递给AI，使得AI可以实现自我学习；第三，提高AI学习效率效率，不断优化算法的，缩短与人类学习水平的差距；第四，将目前的针对单一影像资料学习与医学综合性知识与证据关联，缩短AI的学习曲线；第五，打造个性化的AI系统，面向诊断、治疗不同模式的需求，医院的需求等等。AI为我们打开了一扇大门，这种跨学科、跨领域的融合必将在今后的医疗领域发挥巨大的作用，在本次大会上由中山眼科中心牵头成立了全国第一个眼科AI学组，我们期待共同努力，携手攻关，使AI助力眼科学快速发展。

（来源：《国际眼科时讯》编辑部）

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