文|創瞰巴黎 Pablo Andres

編輯|Meister Xia

一覽：

• 全球視覺殘障者中，1000萬余人的病因是角膜渾濁。
• 角膜渾濁現有的診斷手段是依靠醫生的主觀判斷，無法實現早期診斷或病情發展的定量分析。
• 巴黎綜合理工大學博士生Ma?lle Vilbert的團隊正在開發一款基于AI的眼科OCT掃描影像分析工具，讓診斷過程更客觀。
• 經過充分訓練的AI模型，能在影像中發現人眼難以辨別的病變跡象，幫助醫生盡早發現角膜病變，制定更有效的治療方案。

根據世衛組織統計，約有80%的失明都是可避免的。全球視覺殘障者中，有超過1000萬人的病因是角膜渾濁。雖然角膜渾濁不如白內障（晶狀體渾濁）、青光眼（眼壓過高）發病率高，但仍然是人類視覺衰退乃至喪失的主要原因之一。

眼睛是人體最復雜精密的器官之一。正常、清晰的視覺有賴于眼內多個結構的健康運轉，但隨著年齡的增加，眼內組織衰老退化難以避免。角膜渾濁是退化的一種形式，也是人類致盲一大因素。健康的角膜是透明、透光的，覆蓋眼球壁外層前部，一旦發生渾濁，會直接影響視力。

“角膜渾濁是一種影響全球約1000萬人的疾病。”

如今，角膜移植是最常見的人體組織移植手術，可治療晚期角膜渾濁，但手術畢竟存在風險，而且全球角膜移植庫供不應求現象嚴重，供需比缺口高達1:70，所以應重視角膜渾濁的預防，以防患于未然。

據巴黎綜合理工大學博士生Ma?lle Vilbert介紹，當前評判患者角膜渾濁度仍以定性分析、醫生主觀判斷為主，難以準確地開展早期診斷以及病情發展的定量分析。“眼科OCT掃描成像圖，全靠醫生目測分析，評估眼組織健康度缺乏標準化手段，診斷過程中主觀因素影響大，不明顯的病灶容易被醫生忽視。”

“所幸，多年來積累的大量眼科OCT影像構成了龐大的數據庫，可用于AI學習。” Vilbert當前正在以海量數據為基礎，開發新型圖形分析技術，可客觀評估角膜透明度，以避免主觀因素影響疾病診斷。最終的結果將在博士論文中發表。

“理解了為何角膜透明，則可知為何角膜渾濁”

眼角膜的透明組織十分獨特，其透光性源于其結構特質。結締組織基質層占角膜厚度的90%，由納米級膠原纖維組成，纖絲在角膜薄片內有序排列，直徑一致，因此除了直接透射光之外，其他方向射入的光線都會被嚴重散射，故體現為高度透明。只有直接通過角膜和晶狀體進入眼球的光線才能在視網膜上成像。

圖片來源：Ma?lle Vilbert博士論文《利用光學相干斷層掃描 (OCT) 進行角膜透明度的體內光學診斷》

注：從左至右，正常角膜、水腫角膜、眼白（鞏膜）的膠原纖維絲排列，OCT掃描影像。

Vilbert指出：“介質可透光，也可吸收光或者散射光。而角膜完全不吸收光，所以進入的光線要么徹底通過，要么被散射。但如果散射程度異常高，角膜就會變得渾濁，不再透明。”基質層膠原纖維絲的有序排列對于角膜透明度至關重要，一旦排列打亂、纖維絲的直徑不一致（變得像眼白一樣），光線就無法直接達到眼球內部。

角膜水腫是混濁的原因之一，因為水腫會導致基質的膠原薄片之間出現微米級的水性間隙，從而發生光線異常散射。

AI+光學精準分析病情

Vilbert課題的基本假設是：健康的角膜基質具有均質性，可通過物理參數描述其透明度。“病變的角膜存在非均質性，導致OCT掃描時信號衰減發生局部波動。對角膜基質的一致性進行統計學分析后，即可用相干光穿透率這一單一參數描述其透明度。之所以這么做，是為了讓OCT影像的評判有統一的標準，客觀地區分健康角膜和散射異常的病態角膜。現有的臨床手段還難以做到這一點。”

然而，存在局部渾濁的角膜無法用單一參數描述。因此，Vilbert 團隊開發了可自動分類眼球OCT影像的AI工具，能檢測出角膜發炎情況（如角膜內皮營養不良癥、屈光手術后角膜混濁所致的炎癥）。經過充分訓練的AI模型，能在影像中發現人眼難以辨別的病變跡象。

圖片來源：PI France

Vilbert團隊采用了9個參數訓練AI模型，其中一個被稱為sigma的參數反映角膜炎癥區的深度，基于sigma的圖像分辨準確率可高達93%。其余8個參數與sigma共同輸入，可將準確率提高至97%。“當然，醫生仍然可以人工對這些參數進行判斷——保留醫生的判斷權，有利于數字化診斷工具的接受和推廣。”有了AI，醫生能在癥狀出現早期，甚至肉眼還無法觀測到時就及時發現，從而制定更具針對性的后續診療方案。

Vilbert團隊開發的技術可以作為裂隙燈檢查、OCT掃描等傳統診斷方式的輔助。將角膜透明度表示為一個精確的百分比數字，就能及時發現病變，且有利于病情的量化追蹤，從而早干預，避免病情惡化到需要角膜移植或侵入性手術的地步。

"經過充分訓練的AI模型，能在影像中發現人眼難以辨別的病變跡象。"

“鑒于世界人口不斷老齡化，以及全球80%的致盲病例皆可避免，開發新診斷手段尤其重要。病發時和治療期間準確診斷病情，能讓預防更得力，療法更有效。”由于結合了人工智能自主功能，Vilbert團隊的工具操作容易，即使非專業人士也能掌握，接受短期培訓后便能上崗，以較低價格為廣大患者提供診斷服務。

光線在人體組織內傳播的物理學原理結合AI技術，除了能診斷角膜渾濁，還可以有多種臨床用途。全球超過一半的視覺障礙由白內障導致，新工具或能在白內障診斷和病情檢測領域發揮重要作用。