本文摘要：【来源：IBM研究博客所有者：IBM研究博客】点击：青光眼是全球第二大致盲原因，40岁及以上人群中有3.5%受青光眼影响。2010年，有6050万人受到这种疾病的影响，预计到2020年，这一数字将上升到8000万。虽然现有的化疗方法可以阻止疾病的发展，但不能完全恢复视力。 因此，早期发现和及时干预是青光眼临床化疗中最重要的问题。IBM Research和纽约大学发起了一项关于青光眼化疗的研究。 全文编译器如下：视野检查反映患者在整个视觉空间内的视觉范围，用于临床疾病。

【来源：IBM研究博客所有者：IBM研究博客】点击：青光眼是全球第二大致盲原因，40岁及以上人群中有3.5%受青光眼影响。2010年，有6050万人受到这种疾病的影响，预计到2020年，这一数字将上升到8000万。虽然现有的化疗方法可以阻止疾病的发展，但不能完全恢复视力。

因此，早期发现和及时干预是青光眼临床化疗中最重要的问题。IBM Research和纽约大学发起了一项关于青光眼化疗的研究。

全文编译器如下：视野检查反映患者在整个视觉空间内的视觉范围，用于临床疾病。比如青光眼引起的视觉神经损伤，不会造成上下视野的特征性视野损害。虽然其他情况需要以类似青光眼的方式影响视网膜结构，但对视力的影响往往非常不同。

因此，这些测试是临床过程中不可或缺的一部分。然而，因为这些测试几乎依赖于患者的系统，所以它们对患者的警觉性是主观的。众所周知，一天中的时间是影响患者在这些测试中表现的一个因素，早上的状态比下午好。

因此，一个人可能必须进行多次测试才能准确测量任何视力损失。从生物学角度讲，我们讲视觉功能和视网膜结构没有相关性。这里经常会出现一个有趣的研究问题：能否通过非侵入性技术从眼睛的结构来估计视觉功能？答案是肯定的，因为IBM研究人员已经发现视网膜光学数据中的信息可以帮助评估青光眼的缺失。IBM Research和纽约大学都积极开展了一项研究，利用数据驱动方法和深度自主学习技术来探索这个问题。

该研究以前所未有的精度从单个光学相干断层扫描图像中估计VFI，皮尔逊相关系数为0.88。VFI是一个代表整个视野的国际指标，它通过人工智能进行精确的搜索，为将来可能用于分析和评估患者视觉功能的技术奠定了基础。这使得专业人员在收集临床青光眼数据时可以获得更准确的信息，而不必进行许多耗时的测试。传统的光学相干断层扫描结构测量，如视网膜神经纤维层(RNFL)厚度和神经节细胞丛状层(GCIPL)厚度，在青光眼目标方位未知的情况下，无法超过这个精度。

指出OCT捕捉到的结构测量包含与功能测量高度相关的信息，对于专业人士寻求临床方法非常简单。青光眼的另一个最重要的挑战是其进展速度，这需要仔细分析多次就诊的数据。IBM的研究已经在机器学习中用于解决这个问题，并且已经指出可以在未来的面试中预测视觉功能测试结果。

总有一天，这种能力可以帮助专业人员更好地预测疾病的发病和发展，并适当调整化疗方法。这项研究将在4月28日至5月2日在加拿大温哥华举行的ARVO(视觉和眼科研究协会)年会上发表。

IBM研究团队将与纽约大学一起，就青光眼检测和管理的各个方面明确提出七点总结。(微信官方账号：)记录：本文的编者在许可的情况下发表了IBM研究博客的版权文章。以下是发布通知。

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