通过AI更好的视野

这个故事来自2025年的《发现》，加州大学圣地亚哥分校的健康科学杂志。

在过去的五年中，加利福尼亚大学圣地亚哥大学电气工程研究生每周在Shiley Eye Institute的Joan和Irwin Jacobs Retina中心度过一天。雅各布斯视网膜中心是该国唯一一个独立的视网膜研究中心，致力于增加对视网膜疾病的理解，例如黄斑变性和与糖尿病相关的失明，并进行临床试验以开发更好的治疗这些疾病。但是学生在那里接受治疗，他们没有在那里去看病人。

通过独特而长期的合作，电气工程师嵌入了雅各布斯视网膜中心，与眼科医生合作：开发更好的计算机视觉，人工智能（AI）和图像处理工具，以帮助医师更快，更准确地诊断患者；预测哪些药物对于特定患者来说最成功；甚至有助于开发新的视网膜疾病治疗方法。

在五年的时间里，工程师和眼科医生已经合作了21篇论文，并在临床和工程期刊上发表了进步。

``我们从是否可以帮助眼科医生对齐视网膜的图像以及AI是否可以帮助医生对疾病的发现更快，更准确的问题开始了。圣地亚哥分校的雅各布斯工程学院的工程。我们已经做到了。在这项合作中，拥有机器学习，图像处理等以及临床方面的专业知识，在工程方面拥有专业知识至关重要。我们在获得成果方面非常成功，并产生了巨大的影响。

Nguyen的实验室的研究生与医学博士William Freeman合作，杰出教授兼副主席，位于加州大学圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校医学院的Viterbi家族系和Shiley Eye Institute的Jacobs Retina Center主任。Freeman和Nguyen补充说，如此长期且有影响力的伙伴关系受益于两个研究领域，这是非常独特的。

弗里曼说：````弗里曼说：''我们的合作只是一次性；即使有人可能与我们合作两到三年并获得博士学位，持续的联系也是独一无二的。这种持续的努力，整个校园的医学和工程桥梁都没有声称我们使用AI，这是通过创新来应对实际医疗保健挑战的一种专门方法。

更快的诊断

尽管迄今为止，这种合作已经产生了将近十二个科学出版物，但正在进行更多的渠道，但有几个特别值得注意的例子，是这项合作研究，从而为患者带来了更好的结果。最近，联合团队开发了一个AI工具，该工具能够仅通过查看患者眼中患者血管的光学相干断层扫描（OCT）血管造影图像来预测患者是否患有与年龄相关的黄斑变性。这些图像是无创的，并在标准临床访问期间在几分钟内拍摄。AI工具允许眼科医生从照片中收集相同的信息，这些信息与以前需要进行活检进行评估。它的表现优于仅基于图像的80％精度的人类专家。

该工具不仅能够帮助医生更快，更准确地诊断患者，而且还可以用来开发更好的药物来治疗黄斑变性。

在另一篇论文中，该团队设计了一种从不同时间点合成多个图像的方法，以更准确地检查血管损伤的大小或肿瘤的大小是否已经增长。

•弗里曼说，当您看着视网膜外围或外边缘中的视网膜疾病时，很难看到。”``通常会随着时间的流逝跟踪变化，通常会比较前几年和当前几年的图像，以查看它是否已经超过了特定点，例如血管或标记。”

工程师开发了一种与先前的图像与患者眼睛的当前图像重叠的方法，以便立即明显相关的对象是从往年开始的还是变化的。AI方法比传统的并排图像比较快37％，并且错误率为0％，而眼科医生则在并排比较中的错误率为18％。

眼科医生和工程师已经开发了深度学习网络，以纠正3D视网膜成像中的眼睛运动，通过使用八角血管造影与年龄相关的黄斑变性，定量评估脉管系统的形态变化，超宽视野和创建的狭窄视野和创建的扭曲一种AI工具，用于覆盖色素性视网膜炎患者的不同光学仪器的多模式图像，以及许多其他关节进步。

临床医生坚持认为这些算法和模型最终只是工具，而不是替代眼科医生的专业知识和道德决策。

公共利益的工程

在这些眼科项目中合作的电气工程研究生Bo Wen说，取得如此明显的成绩对他和其他电气工程专业的学生来说是一个巨大的动机。

•如果我们实际上没有帮助人们，那我们为什么要这样做？”温说。如果我们只是在这里发表一些论文，那就太肤浅了。我们希望让我们的工作对疾病诊断和治疗产生影响。

Nguyen鼓励圣地亚哥分校的其他教职员工和学生投入时间在校园内开发合作。有近4,000名教职员工从事领先研究，因此有无穷无尽的机会以新的方式应用专业知识。

nguyen说：``nguyen说：``我们了解我们的专业知识，理解我们的贡献，并定期相遇，以了解我们如何利用这种专业知识。”工程师有很多机会分支并真正服务并对真正的问题产生影响 - 这是我最喜欢的。

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