青光眼是目前全球排名第一的不可逆致盲性眼病。预计到2020年，全世界将有7960万人患有青光眼，其中1120万人最终可能发展为双眼盲。青光眼常常来得“静悄悄”，直到它导致严重的视力伤害前都可以完全没有症状，医生把它叫做“视力的窃贼”。通常，眼科医生会根据诊断来建议患者是否手术，往往患者也完全根据医生的建议来做决定。
如今，研究人员开发出一种新方法帮助青光眼患者了解自己的病情严重程度，自行判断是否需要进行眼科手术。该研究结果发表在《Scientific Reports》杂志上。
具体来说，青光眼会导致视神经变性，眼内压升高导致虹膜角膜角改变，从而导致退变。因此，虹膜角膜角是评估青光眼严重程度的关键因素。西班牙加泰罗尼亚理工大学Pablo Amil创建了一个物理模型，对虹膜角膜角的闭合程度进行了分类。这个模型可以客观地向患者显示青光眼的严重程度，并帮助他们做出明智的手术决定。
Pablo Amil利用人工智能算法创建了首个诊断青光眼的断层扫描图，他应用了1000张虹膜角膜角度（iridocorneal）的图像。然后，他根据病情的严重程度(严重、中度和轻度)将其分类并排列在网格上，并将其与眼科医生做出的160项诊断进行比较。结果发现，Pablo Amil创建的模型与眼科医生诊断的严重程度结果基本一致。
Pablo Amil表示：“在诊断方面，眼科医生只有一张患者眼睛的层析图像，显示虹膜角膜的状态。如果角度关闭，眼内液的引流被阻塞，眼压升高医生通常给出相当准确的诊断，但患者缺乏比较工具来帮助他们决定是否需要接受手术。我的工作将使患者能够通过图像轻松客观地比较病情的严重程度，并帮助他们决定是否接受手术。”
这一新的方法是在欧洲Be-Optical项目的框架下开发的。从中长期来看，Amil的模型将被纳入一种新的层析成像技术中，该技术将立即向患者显示其青光眼的严重程度。该专利的所有者已经开始推进产业化进程，希望为眼疾早期发现做出贡献。
参考资料：
[1] The first tomography map for diagnosing glaucoma
[2] Unsupervised feature extraction of anterior chamber OCT images for ordering and classification
