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如何应对功能性视力丧失
功能性视力丧失是功能性神经疾病 (FND) 的一种亚型，是普通眼科和神经眼科实践中常见的视力障碍原因。眼科医生通常可以相当自信地诊断功能性视力丧失，但通常发现更难知道该对患者说什么、如何处理，甚至是否尝试治疗。尽管研究表明，多达 60% 的成年人在长期随访中出现了严重的症状，但基于证据的治疗却很少。在过去的 20 年里，我们在理解、处理和更广泛地管理 FND 的方式上发生了巨大变化。在本文中，我们阐述了管理功能性视力丧失的实用方法，包括：1) 在主观视力受损的情况下，根据显示在视力正常的检查做出阳性诊断，而不仅仅是因为测试或眼科检查正常；2) 解释和标记病情，强调这些阳性诊断特征，而不是安慰；3) 考虑眼部或脑部合并症，如偏头痛、特发性颅内高压或弱视； 4）考虑与斜视矫正师合作，以积极的方式进行诊断测试，以强调改善视力的可能性；5）制定简单的畏光治疗策略；6）将心理因素和合并症作为评估和治疗的一部分，但要保持更广泛的病因观，不要以此为诊断；7）其他治疗方式，包括催眠疗法、经颅磁刺激和更先进的视觉反馈形式，是未来功能性视力丧失治疗的有希望的候选者。
使用量子转移学习
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病患者普遍存在的并发症，可能会导致视力障碍，这是由于视网膜上形成的病变。在高级阶段检测DR通常会导致不可逆的失明。通过眼科医生通过视网膜底面图像诊断DR的传统过程不仅是耗时的，而且还很昂贵。虽然经典的转移学习模型已被广泛用于计算机辅助检测DR，但其高维护成本可能会阻碍其检测EFFI效率。相比之下，量子传递学习对这一挑战的更有效解决方案。这种方法非常有利，因为它以启发式原则运作，使其对任务进行了高度优化。我们提出的方法利用这种混合量子传递学习技术来检测DR。为了构建我们的模型，我们利用Kaggle上可用的Aptos 2019失明检测数据集。我们采用RESNET-18，RESNET34，RESNET50，RESNET101，RESNET152和INCEPTION V3（预训练的经典神经网络）进行初始特征提取。在分类阶段，我们使用变分量子分类器。我们的混合量子模型显示出了显着的结果，RESNET-18的精度为97％。这表明，与量子机学习集成时，量子计算可以单独使用经典计算机来执行一定程度的功率和EFFI的任务。通过利用这些先进的技术，我们可以显着改善糖尿病性视网膜病的检测和诊断，从而使许多人免于失明的风险。
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如果吸入：移至新鲜空气处。如果症状持续，请就医。 接触眼睛：睁开眼睛，用水连续冲洗至少 30 分钟。立即就医。继续冲洗，直到医务人员告诉停止。总冲洗时间不应少于 30 分钟。 接触皮肤：脱下受污染的衣服。用大量水清洗皮肤。立即就医。重新使用前清洗受污染的衣服。 如果吞食：不要催吐。漱口。喝少量水。切勿让失去意识的人口服任何东西。立即就医。如果呕吐，请将头部保持在臀部以下，以防止吸入肺部。 对医生的建议：对症治疗。该物质是碱性的，在接触后数小时可能会继续造成损害。疼痛和其他影响通常会延迟出现，并且从接触到患者实施急救之间可能会有一段时间延迟，在此期间烧伤已经加重。对于眼睛烧伤，应寻求眼科医生的意见。其他信息：疼痛通常会在接触后延迟出现。怀疑接触后应立即清洗皮肤或冲洗眼睛，并持续冲洗皮肤至少 20 分钟、冲洗眼睛至少 30 分钟。当疼痛出现时，可能已经发生了严重的皮肤或眼睛损伤。需要特别注意眼睛接触，因为氢氧化钠会与眼蛋白发生反应，产生有害的碱性物质，从而进一步损害眼睛。
利用可生物降解的纳米药物输送系统克服后段疾病的治疗难题
摘要：眼后段疾病的治疗面临挑战，因为眼内结构复杂，可充当强大的静态和动态屏障，限制局部和眼内药物的渗透、停留时间和生物利用度。这妨碍了有效治疗，需要频繁给药，例如定期使用眼药水或到眼科医生处进行玻璃体内注射，以控制疾病。此外，药物必须是可生物降解的，以最大限度地减少毒性和不良反应，并且要足够小，不会影响视轴。可生物降解的纳米药物输送系统 (DDS) 的开发可以解决这些挑战。首先，它们可以在眼组织中停留更长时间，从而减少给药频率。其次，它们可以穿过眼部屏障，为无法接近的目标组织提供更高的生物利用度。第三，它们可以由可生物降解和纳米尺寸的聚合物制成。因此，可生物降解纳米级 DDS 的治疗创新已被广泛用于眼科药物输送应用。在这篇综述中，我们将简要概述用于治疗眼部疾病的 DDS。然后，我们将研究当前治疗后段疾病面临的挑战，并探索各种类型的可生物降解纳米载体如何增强我们的治疗手段。对 2017 年至 2023 年期间发表的临床前和临床研究进行了文献综述。通过可生物降解材料的进步，加上对眼部药理学的更好理解，基于纳米的 DDS 得到了迅速发展，显示出克服临床医生目前遇到的挑战的巨大希望。
中文中的大型眼科语言模型的发展和评估
抽象背景大语言模型（LLM），例如ChatGpt，对各种医疗应用都有很大的影响。但是，Chatgpt的培训主要是从以英语为中心的Internet数据中汲取的，并且并未明确针对医疗领域量身定制。因此，中国人的眼科LLM对于中国大陆的医疗保健提供者和患者至关重要。方法，我们使用中国语料库开发了眼科（MOPH）的LLM，并在三种临床方案中评估了其表现：中文的眼科董事会考试，回答了基于循证医学的循证眼镜的眼科问题和临床小插曲的诊断准确性。此外，我们将MOPH的表现与人类医生的表现进行了比较。导致眼科考试，MOPH的平均得分与受训者的平均得分（64.7（62-68）vs 66.2（范围50-92），P = 0.817）紧密排列，但在所有七个模拟考试中都取得了超过60分的分数。在回答眼科问题时，MOPH表明，按照中国指南（李克特量表4-5），遵守83.3％（25/30）的回答。审阅者将仅6.7％（2/30，李克特量表1-2）和10％（3/30，李克特量表3）评为“贫穷或非常贫穷”或“潜在误解的不准确性”。在诊断准确性中，尽管眼科医生的正确诊断率优于MOPH（96.1％vs 81.1％，P> 0.05），但差异在统计上并不显着。结论这项研究证明了在各种临床情况下MOPH（一种中文特异性眼科LLM）的有希望的表现。MOPH在中文眼科设置中具有潜在的现实应用。
多发性硬化症患者的葡萄膜炎：病例系列
我们饶有兴趣地阅读了 Wawrzyniak 等人的论文 [1]，其中作者研究了多发性硬化症 (MS) 与其他自身免疫性疾病的共存。尽管他们发现其队列中存在甲状腺自身免疫、风湿病和炎症性肠病等常见合并症，但他们并未报告葡萄膜炎。我们想分享一系列患有葡萄膜炎随后患上 MS 的患者。我们坚信，尽管葡萄膜炎通常被视为另一种自身免疫性疾病的征兆，例如结节病、克罗恩病、系统性红斑狼疮或强直性脊柱炎，但它可能是 MS 与其他非典型综合征一起出现的另一种初始表现 [2]。对于无明确病因的葡萄膜炎患者，若随后患上 MS，则尚不清楚葡萄膜炎应作为 MS 前驱症状或 MS 表现进行治疗，还是作为并发自身免疫性疾病的独立风湿病体征进行治疗。另一方面，中枢神经系统脱髓鞘可能是葡萄膜炎患者使用肿瘤坏死因子-α (TNF-α) 抑制剂的并发症。毫无疑问，葡萄膜炎是一种跨学科疾病，通常需要神经科医生、眼科医生和风湿病学家的合作。葡萄膜炎是葡萄膜的炎症——葡萄膜是眼内的血管层，包括虹膜、睫状体和脉络膜。炎症过程还可能影响其他结构，例如视网膜、巩膜、角膜、玻璃体，以及在 MS 的情况下很重要的视神经。根据炎症活动的主要部位，葡萄膜炎可分为：前葡萄膜炎（影响虹膜和睫状体）、中间葡萄膜炎（主要影响玻璃体）、后葡萄膜炎（影响视网膜和/或
s41431-023-01448-z.pdf
BRCA1 相关蛋白 1 (BAP1) 是一种公认的肿瘤抑制基因。种系 BAP1 致病/可能致病变异与多种肿瘤易感性有关，包括葡萄膜黑色素瘤、恶性胸膜和腹膜间皮瘤、肾细胞癌和皮肤的特定非恶性肿瘤，属于常染色体显性 BAP1 肿瘤易感综合征的一部分。BAP1 携带者患上至少一种 BAP1 相关肿瘤的总体终生风险高达 85%，但由于确定性偏差，目前的风险估计值可能被高估。对于许多罕见的癌症易感综合征，支持监测效用的科学证据有限，因此，对 BAP1 携带者的管理建议基于专家意见。到目前为止，欧洲尚未发布针对 BAP1 携带者的建议，但由于这种最近描述的综合征的新表型以及通过大型基因组或肿瘤测序对 BAP1 携带者的识别增加，因此有必要发布这些建议。为了解决这个问题，英国 CanGene-CanVar 项目的临床指南工作组邀请欧洲合作者合作制定指南，以协调欧洲内部的监测计划。核心小组和由 34 名欧洲专家（包括遗传学家、眼科医生、肿瘤学家、皮肤科医生和病理学家）组成的扩展专家组完成了文献综述和德尔菲调查后，提出了有关 BAP1 检测和监测的建议。人们认识到，随着研究合作的进一步数据为表型谱和监测结果提供信息，这些主要基于证据但务实的建议将随着时间的推移而发展。
关于新冠疫苗和斋月斋戒的常见问题 (FAQ) 这些问题和答案由伊玛目 Mohsen Elbelta 准备
有关斋月期间 COVID-19 疫苗和斋戒的常见问题 (FAQ) 这些问题和答案由斯旺西大学清真寺的伊玛目 Mohsen Elbeltagi 准备，并由顾问医学微生物学家 Angharad Davies 博士、顾问组织病理学家 Sarah Coupland 教授和顾问眼科医生 Rumana Hussain 博士审核。您可以在英国伊斯兰医学协会网站上找到更多常见问题和答案。接种 COVID-19 疫苗会破坏斋戒吗？接种目前在英国获得许可的 COVID-19 疫苗不会使斋戒失效，斋戒者可以在其中一个疫苗中心接种疫苗。当代穆斯林学者认为非营养注射与斋戒无关，不会使斋戒失效。个人不应因斋月而推迟接种 COVID 疫苗。这是国际伊斯兰教法学院和多个穆斯林国家的各种教令机构的裁决（教令）。这一教令的基础是，这种注射在形式（进入中空内部）和目的（营养和补水）上都不同于吃喝。基于此，在斋月斋戒期间接种 COVID-19 疫苗没有坏处或问题。如果我在斋戒期间出现 COVID-19 疫苗无法忍受的副作用怎么办？大多数副作用都很轻微，持续数小时（最长 1 天）并且是自限性的。但是，如果一个人在接种疫苗后身体不适，那么他可以因病中断斋戒；例如，服用扑热息痛或类似的非处方消炎止痛药。在此处了解有关 COVID-19 疫苗可能产生的副作用的更多信息：https://www.nhs.uk/conditions/coronavirus-covid-19/coronavirus dosage/coronavirusvaccine/ 。
人工智能识别视网膜眼底图像，...
目的：评估深度学习算法在视网膜眼底图像中执行不同任务的性能：（1）检测视网膜眼底图像与光学相干断层扫描 (OCT) 或其他图像，（2）评估优质视网膜眼底图像，（3）区分右眼 (OD) 和左眼 (OS) 视网膜眼底图像，（4）检测老年性黄斑变性 (AMD) 和 (5) 检测可转诊的青光眼性视神经病变 (GON)。患者和方法：设计了五种算法。从包含 306,302 张图像的数据库（Optretina 的标记数据集）进行回顾性研究。三位不同的眼科医生（均为视网膜专家）对所有图像进行分类。数据集按患者分为训练（80%）和测试（20%）两部分。采用了三种不同的 CNN 架构，其中两种是定制设计的，以最小化参数数量，同时对其准确性的影响最小。主要结果测量是曲线下面积 (AUC)，包括准确度、灵敏度和特异性。结果：视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.979，准确度为 96%（灵敏度 97.7%，特异性 92.4%）。高质量视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.947，准确度为 91.8%（灵敏度 96.9%，特异性 81.8%）。OD/OS 算法的 AUC 为 0.989，准确度为 97.4%。AMD 的 AUC 为 0.936，准确度为 86.3%（灵敏度 90.2%，特异性 82.5%），GON 的 AUC 为 0.863，准确度为 80.2%（灵敏度 76.8%，特异性 83.8%）。结论：深度学习算法可以将视网膜眼底图像与其他图像区分开来。算法可以评估图像的质量，区分右眼和左眼，并以高水平的准确度、灵敏度和特异性检测 AMD 和 GON 的存在。关键词：人工智能、视网膜疾病、筛查、视网膜眼底图像
研究文章的糖尿病患者的青光眼患病率
背景：这项研究表明糖尿病患者青光眼患病率。这项横截面调查估计存在青光眼及其在2型糖尿病的患者中访问了巴基斯坦拉合尔的三级护理医院的患者。方法：基于医院的横断面研究是在巴基斯坦拉合尔第三医院的眼科部门进行的。根据每位患者事先同意后的纳入标准，总共有62名拉合尔医院参加眼睛OPD的糖尿病患者。然后，一位眼科医生全面检查了所有患者的两只眼睛，是否存在青光眼的存在，包括通过Applanation Tonometry对IOP进行测量。还为每位患者进行了立体缝隙检查的视盘检查。青光眼定义为IOP> 21mmHg，杯 - 盘比> 0.03，具有苍白的神经肌曲线框。结果：总共62名糖尿病患者参加了这项研究，其中30例是男性，而女性为32名。参与者的平均年龄为56.04±12.09。具有青光眼的糖尿病女性的平均年龄为58.25±9.94，男性平均年龄为58.36±11.12。所有患者的种族都是旁遮普人，他们的饮食既含有蔬菜和肉类。62例患者中有10名（16％）具有中等的社会经济状况，而62例（84％）中有52名社会经济地位差。观察遗传特征，有4例患者（6.45％）报告了青光眼的阳性家族史。只有1名患者以前对青光眼与眼睛之间的关系有所了解。结论：在参观眼科部门的62名糖尿病患者中，有32.25％的患有青光眼。常规青光眼筛查糖尿病性视网膜病变会导致可控制的青光眼病例。