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新加坡科学家开发出人工智能系统来......
研究报告合著者、新加坡国立卫生研究院国家医疗集团 (NHG) 眼科研究所青光眼服务部门负责人 Leonard Yip 博士表示：“社区中许多青光眼患者仍未得到诊断，而在印度这样的发展中国家，未确诊病例的比例可能远远超过 90%。虽然病例通常是在常规眼科检查中发现的，但由于需要专业且昂贵的设备或训练有素的专家，因此基于人群的筛查具有挑战性。手动检查单个视网膜图像的过程也很耗时，并且取决于专家的主观评估。相比之下，我们使用人工智能的方法可能更高效、更经济。” 研究报告的主要作者、南洋理工大学电气与电子工程学院副教授王丽坡表示：“通过结合机器学习技术，我们的团队开发了一种筛查模型，可以从眼底图像诊断青光眼，从而无需眼科医生进行各种临床测量（如眼内压）即可进行诊断。我们强大的自动青光眼诊断方法易于使用，这意味着任何医疗从业者都可以使用该系统来帮助进行青光眼筛查。这将特别有助于眼科医生较少的地区。” 该团队目前正在 TTSH 拍摄的更大的患者眼底图像数据集上测试他们的算法。他们还在研究如何将该软件移植到手机应用程序上，这样当与眼底照相机或手机镜头适配器结合使用时，它就可以成为现场可行的青光眼筛查工具。 工作原理 NTU 和 TTSH 团队开发的自动青光眼诊断系统使用一组算法来分析由两个相机从不同视角成对拍摄的立体眼底图像（见图 1）。这些 2D 的“左”和“右”眼底图像组合在一起时有助于形成 3D 视图。科学家说，使用两张图像可以确保如果一张图像质量较差，另一张图像通常可以补偿，系统可以保持其准确的性能。这套算法由两个部分组成：深度卷积神经网络和注意力引导网络。前者模仿人类大脑适应学习新事物的生物过程，而注意力引导网络模仿大脑选择性关注一些相关特征的方式——在本例中，是眼底图像中的视神经头区域（见图 2）。然后将这两个组件的输出融合在一起以生成最终的预测结果。
区分真菌和细菌ker
微生物角膜炎的结论管理仍然是全世界的重大挑战，在医疗保健资源不足的低收入和中等收入国家中。尽管治疗的结果有了显着改善，但尽管可以提供最好的治疗方法，但许多患者仍继续恶化。持续抵抗不断扩展的抗微生物范围的微生物菌株的持续出现构成了额外的挑战。与预防微生物角膜炎和增强宿主抗性有关的进一步研究是要追求的两个值得的目标。大规模的公共教育计划应提醒那些有微生物角膜炎风险的人，并鼓励早期介绍。加上这一点，从业人员，一般医生和其他卫生工作者以及一般眼科医生的教育将在确保正确的诊断，适当的治疗和及时转介的情况下，在发生严重损害的角膜之前，将大有帮助。几项研究表明，预防低收入和中等收入国家角膜溃疡的最佳方法是在受伤后48小时内治疗初级保健环境中的角膜擦伤。3-6这可以在任何人群中采用，对健康提供者和患者都具有成本效益。
基于人工智能的2型糖尿病视网膜病变筛查效果
根据国际糖尿病联合会的数据，2019 年全球约有 4.63 亿糖尿病患者，预测到 2045 年这一数字将增至 7 亿[1]。糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病最常见、最严重的并发症之一，是导致劳动人口失明的主要眼病[2–4]。据报道，不同国家的糖尿病患者中 DR 的患病率为 10%～61% [5]。但研究表明，早期对 DR 进行合理的干预和治疗，可取得良好的预防病情发展的效果，并显著降低失明率[6–8]。不幸的是，居住在县城、乡镇、村庄和边缘地区的人们往往缺乏足够的健康知识。等到这些人被发现患有DR时，往往已发展到严重阶段，造成了不可逆的视力损害，不仅影响患者的生活质量，也增加社会和家庭的经济负担，往往导致家庭陷入贫困。因此，扩大DR筛查区域，开展有针对性的防盲治盲，可以大大减少可治愈盲。遗憾的是，我国眼科医生数量不足，尤其在基层医疗机构，根据2016年中华医学会第21次全国眼科学会的数据显示，我国20%的县级医院没有设立眼科，即使设立眼科的机构，眼底病专科医生也寥寥无几，这些地区眼科医生与患者之比为1：3000[9]，极不平衡。因此，加大糖尿病患者筛查力度，提高人们对 DR 的知晓率、治疗率和控制率已成为我国主要公共卫生挑战之一[10–12]。基于人工智能（AI）的辅助手段对 DR 诊断高效、廉价、操作简便[13]。EyeWisdom 是智源慧图公司（Vistel）于 2017 年开发的基于人工智能算法的眼底疾病辅助诊断系统，主要包括针对 DR 的辅助诊断系统 EyeWisdom DSS 软件和以眼科多疾病筛查为核心功能的系统 EyeWisdom MCS 软件[14]。EyeWisdom 可通过人工智能算法根据受试者的眼底照片和病史筛查 DR、青光眼、年龄相关性黄斑变性等近 20 种不同的眼部疾病。它不仅可以直观地对筛查结果提供建议，还可以显示微血管瘤、视网膜出血、硬性渗出、棉绒斑等9种典型DR病变，帮助临床医生确认检查结果。此外，这款眼底图像分析软件是一款云端产品，结合互联网和5G技术，可实现实时远程医疗，从读取图像到输出结果仅需10秒。EyeWisdom AI算法已在临床实践中进行了训练，并通过EyePACS数据库获得的视网膜图像进行了验证[15]。但目前尚无关于眼底病诊断和分级疗效的报道
E 标题：眼科手术或治疗
NC 盲人服务部政策与程序职业康复节：E 标题：眼科手术或治疗指南当前生效日期：07/12 修订历史修订于 01/97；05/03；02/08；04/08；03/09；05/09；12/09；01/11；12/14 当确定 (a) 某人患有失明或视力障碍，并且严重妨碍其获得就业结果，(b) 可以合理预期该人在就业结果方面会从 VR 服务中受益，以及 (c) 该人需要 VR 服务来准备、进入、从事或保留有报酬的工作时，个人便有资格获得职业康复 (VR) 服务。即使某人有视力障碍，也应进行彻底的分析以确定是否存在残疾。下面列出了 VR 人员在赞助眼科手术和/或治疗方面应遵循的具体指导方针。白内障 1. 白内障手术适用于视力较好的眼睛矫正视力低于 20/50 的个人。白内障手术仅适用于一只眼睛，通常是视力较差的眼睛。极少数例外情况可由国家咨询眼科医生批准。例外情况需要提供职业医疗必要性的证明（例如 CDL 眼科检查失败）。后囊下白内障手术需要由国家咨询眼科医生批准。例如：a. 某人的矫正视力为 OD 20/50 和 OS 20/70，OS 视力下降是由于白内障造成的。 DSB VR 服务将只为左眼提供协助，这通常会使该人左眼的视力达到 20/20。b. 某人的矫正视力为 20/30 OD 和 20/70 OS，但因白内障导致视力下降。此人目前不符合 DSB VR 协助的资格。2. 在没有植入物的白内障手术后，州机构可能会提供一副永久性白内障眼镜。如果推荐，也可能提供临时白内障眼镜。3. VR 现场工作人员可能会批准无晶状体隐形眼镜。如果确定该人有资格接受服务，VR 现场工作人员可能会批准其他类型的隐形眼镜和普通眼镜的建议。4. 白内障手术后，VR 现场工作人员可能会批准 UV-400 镜片、Photogray Extra 或 Tint No. 1 的请求。这些请求应仅在病理学指示的适当光敏感情况下获得批准。人工晶状体植入术 1. 单侧原发性和继发性人工晶状体植入术
HSPA 2024：适当的糖尿病患者（QA-1，QA-2）
基本原理糖尿病是一种慢性疾病，当人体无法调节葡萄糖水平过高时会发生。如果未诊断或控制不佳，则可能导致严重的并发症，包括失明，肾衰竭和下肢截肢。糖尿病会增加心血管疾病的风险。1在比利时，糖尿病患病率随着时间的推移而增加，比利时6.8％的人口在2021年患有已知糖尿病诊断。 ，因为根据Sciensano的说法，有超过三分之一的糖尿病患者不知道自己患有这种疾病，因此糖尿病的真正患病率估计约为10％。 2所有患有1型糖尿病的人都在胰岛素上，而大多数患有2型糖尿病的人都不会接受胰岛素，但是他们可能正在接受可能包括或不包括胰岛素的治疗；总体5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病。 大多数患有2型糖尿病的人都不会接受胰岛素。 根据RIZIV - INAMI 2019年《 GPS练习的反馈》，对于糖尿病患者，建议“至少每年两倍的糖化血红蛋白（HBA1C）水平，每3个月禁食糖症，每年一次，每年一次微量的小蛋白尿和脂肪素。” 1还建议眼科医生每年进行一次扩张的眼底检查，以在早期检测眼部并发症。 然后对这些建议进行审查，以创建IMA-AIM地图集中永久可用的指标。1在比利时，糖尿病患病率随着时间的推移而增加，比利时6.8％的人口在2021年患有已知糖尿病诊断。，因为根据Sciensano的说法，有超过三分之一的糖尿病患者不知道自己患有这种疾病，因此糖尿病的真正患病率估计约为10％。2所有患有1型糖尿病的人都在胰岛素上，而大多数患有2型糖尿病的人都不会接受胰岛素，但是他们可能正在接受可能包括或不包括胰岛素的治疗；总体5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病。大多数患有2型糖尿病的人都不会接受胰岛素。根据RIZIV - INAMI 2019年《 GPS练习的反馈》，对于糖尿病患者，建议“至少每年两倍的糖化血红蛋白（HBA1C）水平，每3个月禁食糖症，每年一次，每年一次微量的小蛋白尿和脂肪素。”1还建议眼科医生每年进行一次扩张的眼底检查，以在早期检测眼部并发症。然后对这些建议进行审查，以创建IMA-AIM地图集中永久可用的指标。在此审查后，除去血糖测量并添加了血清肌酐测量值（在2012年GP练习的Riziv-Inami绩效报告中也建议）2。
基于智能手机的糖尿病黄斑水肿离线人工智能筛查
(OCT) 图像，一些研究成功地使用 AI 来检测单一疾病表现的存在，例如视网膜内积液的存在、视网膜黄斑硬化症的存在或黄斑液的量化。2–4 该领域的一种可能的 AI 应用是为居住在缺乏眼科医生或训练有素的验光师的地区患者提供筛查和诊断帮助。然而，现代网络包含数百万个学习到的连接。总的趋势是设计更深、更复杂的网络以实现更高的准确性。这些人工智能程序通常需要高科技和昂贵的计算机系统，其中包含先进的图形处理单元，而这些单元通常是医疗保健不足或低收入地区的公用事业所负担不起的。在这种情况下，基于智能手机的高精度、低设备要求的移动人工智能系统极其重要和有用。智能手机应用程序 (app) 和移动机器人通常只需要较低的内存和能耗。5 因此，开发了一种高效的网络架构 MobileNet，以满足移动和嵌入式视觉应用程序的设计要求。更小更快的模型使用宽度乘数和分辨率乘数，以合理的精度来减少尺寸和延迟。与其他模型相比，使用 MobileNets 的程序表现出优越的尺寸、速度和精度特性。6
用于眼部药物输送的水凝胶技术进展
基于水凝胶的药物输送系统 (DDS) 克服了传统疗法的局限性，例如生物利用度低、给药频繁和侵入性，为治疗眼部疾病提供了有希望的替代方案。水凝胶具有高生物相容性和对外部刺激作出反应的能力，可以提供持续和有针对性的药物输送。本综述重点介绍了水凝胶的独特性质，包括其膨胀行为、孔隙率和机械强度，使其适用于各种眼部应用。本文讨论了基于交联方法、来源和刺激响应性的水凝胶分类，强调了它们在干眼症 (DED)、青光眼、角膜碱烧伤和新生血管药物输送方面的潜力。值得注意的进展包括热敏和 pH 响应水凝胶，它们在临床前研究中显示出有希望的结果。尽管取得了这些进展，但大多数研究仍处于临床前阶段，凸显了需要进行严格的人体试验来验证水凝胶 DDS 的安全性和有效性。研究人员、药理学家和眼科医生之间的合作努力对于将这些创新转化为临床实践至关重要，最终改善眼部疾病管理的患者结果。
使用深度学习的视网膜眼底图像早期检测青光眼的框架” 2279
摘要：青光眼是一种高度危险的眼部疾病，可显着影响人类视力。这是一种视网膜状况，会损害视神经头（ONH），如果在后期发现，可能会导致永久失明。预防永久性失明取决于青光眼在其初始阶段的及时识别和干预。本文介绍了卷积神经网络（CNN）模型，该模型利用特定的建筑设计来通过分析底面图像来识别早期青光眼。这项研究利用了公开访问的数据集，包括用于青光眼分析和研究的在线视网膜底面图像数据库（ORIGA），视网膜的结构化分析（凝视）和视网膜眼底青光眼挑战（避难所）。为了对青光眼进行分类，视网膜底面图像被送入Alexnet，VGG16，Resnet50和InceptionV3模型中。RESNET50和InceptionV3模型都证明了出色的性能，以创建混合模型。ORIGA数据集以97.4％的F1得分达到了高精度，而凝视数据集则获得了更高的精度，而F1分数为99.1％。避难数据集也表现出色，F1得分为99.2％。所提出的方法已经建立了可靠的青光眼诊断系统，帮助眼科医生和医生进行准确的质量筛查和诊断青光眼。
Rudritara Shroff 简历
婴儿艺术 2022-2024 - 创作了《婴儿艺术》，这是一本旨在帮助婴儿认知发展的图画板书，收录了 15 幅黑白灰色艺术作品以及 15 张抽认卡，这些作品均由为该项目捐赠作品的印度当代顶尖艺术家创作。 - 该项目及其艺术作品经过哈佛医学院保罗·法默教授兼全球健康与社会医学系主任 Vikram Patel 博士的审查，并得到了其他专家的认可，包括儿科眼科医生 Ashwin Sainani 博士和婴儿艺术心理治疗师 Vicky Armstrong 博士。 - 艺术品拍卖筹集了 57,468 美元，所得款项将用于支持联合国儿童基金会印度分会的儿童项目和 Outset UK 针对弱势儿童的计划。书籍的永久销售也将为这些事业做出贡献。 - 《婴儿艺术》专为 0 至 3 个月大的新生儿设计，他们只能看到黑色、白色和灰色。这本书通过呈现高对比度的图像来培养他们的视觉和认知发展，帮助发展图像识别并促进与周围世界的联系。 - 该项目强调早期视觉和认知发展的重要性，并具有医学支持的益处，例如增强眼部肌肉，增强视觉追踪技能以及在关键的早期成长阶段刺激大脑发育。
印度德里理工学院
为了开发一种更好的真菌性角膜炎抗真菌策略，由库苏马生物科学学院的 Archana Chugh 教授（以及她的博士生 - Aastha Jain 博士、Harsha Rohira 和 Sujithra Shankar）领导的印度理工学院德里分校的全女性研究团队与来自 CM Shah 博士纪念慈善信托和 Eye Life 的眼科医生和角膜专家 Sushmita G Shah 博士合作，成功开发了一种基于肽的新型抗真菌策略，以增强纳他霉素的渗透。开发的肽-药物偶联物在实验室中表现出明显的抗真菌效果。印度理工学院德里分校库苏马生物科学学院的 Archana Chugh 教授说：“众所周知，这些肽具有在细胞中携带分子的能力。因此，当渗透性差的纳他霉素附着在肽上时，形成的复合物表现出更好的抗真菌效果。”在他们的研究中，科学家发现，在兔子体内，结合物药物的渗透性比纳他霉素高 5 倍，因此可以降低给药频率。此外，使用新型结合物治疗的小鼠中，44% 的真菌感染得到完全缓解，而仅使用纳他霉素悬浮液治疗的小鼠中，只有 13% 的真菌感染得到完全缓解。