编者按
在偏远地区，由于眼科医师和诊断仪器相对匮乏，眼部疾病筛查一直是一个严峻的挑战。在本次ARVO 2024会议上，约翰霍普金斯眼科中心Wilmer眼科研究所的Nakul Shekhawat教授介绍了一项令人振奋的新技术，或许将改变偏远地区眼科医疗的格局。通过结合智能手机技术和社区卫生工作者的力量，Nakul Shekhawat教授团队开发了一种全新的眼科筛查平台，旨在解决偏远地区眼科医疗资源短缺的问题。该平台的诊断性能几乎与现场眼科医师的检查相媲美，尤其在诊断常见眼前节疾病方面表现出色。这项研究展示了智能手机技术在医疗领域的潜力，为未来的医疗服务提供了全新的可能性。
筛查白内障和前段疾病：智能手机VS眼科医师亲自检查
全世界89%的视力丧失发生在低收入和中等收入国家[1]，白内障等前段疾病仍然是视力丧失的最主要原因[2]。农村、资源贫乏的人口视力丧失的风险最大。眼科营地在预先指定的时间和地点提供定期筛查，但由于经济原因、交通困难和缺乏眼科保健专家进行筛查，80%有需要的人没有参加。在Covid-19大流行期间，约翰霍普金斯大学和阿拉文德眼科医院开发了一种新型的社区卫生工作者（CHW）指导的基于智能手机的基层眼科筛查平台。该研究旨在验证它与现有标准的眼科医师亲自检查相比较的诊断性能。
Nakul Shekhawat带领的研究者团队评估了远程眼科医师（RO）对CHW主导的智能手机筛查与面对面眼科营地眼科医师（ECO）检查在南印度农村人口中眼部前段疾病诊断的一致性。具体方法为：智能手机筛查包括Snellen视力（VA）测量，由CHW使用新型低成本硬件（LMIC）拍摄眼前节照片，以及每只眼的RO检查和诊断。ECO检查包括视力、笔光检查和每只眼的诊断。
晶状体状态诊断包括透明晶状体（CCL）、不成熟白内障（IMC）、成熟白内障（MC）和人工晶状体（PCIOL）。其他诊断包括屈光不正/老视（REP）、翼状胬肉和角膜混浊（图1）。对于每一种诊断，计算了比较智能手机筛查和ECO检查的水平一致性百分比（PA）、Kappa统计量（κ）、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值，比较CHW主导的智能手机筛查与RO共识分级（新测试）与面对面的ECO检查（金标准）。使用广义估计方程模型评估诊断一致性与图像质量的关联。
①该研究结果显示，从2022年8月至2023年6月，研究者在5个地区的19个眼科营地筛查了1101名参与者的2157只眼。参与者平均年龄为60±12岁，58%为女性。
②智能手机筛查和ECO检查对CCL（PA=88%，κ=0.63）、IMC（PA=85%，κ=0.69）、MC （PA=96%，κ=0.67）、任何白内障（PA=89%，κ=0.77）和PCIOL（PA=97%，κ=0.92）的诊断具有显著或近乎完美的一致性；对翼状胬肉（PA=94%，κ=0.47）和角膜混浊（PA=99%，κ=0.56）的诊断一致性中等以及一致性良好(PA=87%，κ=0.36)。具体结果见表1。
③随着图像质量的增加，RO和ECO诊断白内障的一致性增加【OR值（差vs可接受）=0.69，95% CI 为0.45 ~ 1.05；OR值（最佳vs可接受）=1.78，95% CI为 1.31 ~ 2.43】。该项研究显示，与ECO检查相比，由CHW主导的智能手机成像和眼科医师审查组成的筛查平台在诊断白内障和晶状体状态方面表现出良好的性能。诊断准确性随着图像质量的提高而提高。单独使用视力和智能手机照片对屈光不正的诊断效果欠佳。如角膜混浊等较少见疾病的诊断需要进一步评估。这种新方法显示出在偏远、资源匮乏地区扩大前眼病筛查的前景。
Nakul Shekhawat教授独家采访
Nakul Shekhawat教授是来自约翰霍普金斯眼科中心Wilmer眼科研究所的临床医学科学家，主要研究角膜和白内障领域。
01
《国际眼科时讯》：本次ARVO会议您关注哪些研究热点？
Nakul Shekhawat教授：我首先想到的是人工智能和成像分析、单细胞RNA测序和空间转录组学。今年我们看到了比往年更多的壁报与这些主题相关，且真正探索这些主题的潜力，将这些技术应用于科学研究和疾病本身。
02
《国际眼科时讯》：您可以简单介绍一下您分享的研究内容吗?
Nakul Shekhawat教授：总的来说，我们开发了一种远程医疗设备来实现高分辨率的眼前段成像，用智能手机进行。然后我们比较了远程眼科医师用这个设备拍摄的图像进行远程分级与眼科医师亲自检查患者的表现异同。我们发现，至少在我们的设备上，用我们的设备创建图像并进行分级是可行的。我们发现二者结果几乎是一致的，这些结果对未来的技术发展而言是非常鼓舞人心的，通过这些技术有可能扩大眼科护理的范围、扩大眼科检查的范围，而不必完全依赖于眼科医师亲自检查。
03
《国际眼科时讯》：您参加今年的ARVO会议有什么感受？
Nakul Shekhawat教授：我觉得这次会议非常精彩。我上次来参加ARVO会议还是在新冠疫情之前。由于各种原因，我已经离开ARVO一段时间，我都已经快忘记了我有多想念这里。我认为来这里参会是非常振奋和鼓舞人心的，同时也是一个非常有趣的社交活动，可以认识和我同样关心视觉科学主题的同道们。所以，对我来说，这次能回来参会是一次非常美妙的经历，它提醒我，我每年都很想回来。
总结
智能手机现在无处不在，但眼科筛查在很大程度上仍需要由眼科专家亲自进行检查，而在偏远、资源匮乏的环境中，眼科专家极其短缺。Nakul Shekhawat团队开发了一种低成本、用户友好的智能手机硬件和应用程序(APP)，使社区卫生工作者能够捕捉农村患者的高分辨率眼前眼照片和临床数据。继而远程眼科医师审查图像/数据以做出诊断。在这一项诊断验证研究中，研究者纳入了南印度亚拉文眼科医疗系统(Aravind Eye Care System) 的1,101例患者的2,157只眼，比较了使用新筛查平台做出的RO诊断与由眼科营地眼科医师进行现场检查做出的“金标准”诊断。
与ECOs相比，ROs分级智能手机图像/数据在诊断常见眼前节疾病如白内障、角膜混浊和翼状胬肉方面显示出非常有前景的性能。在诊断晶状体状态时，ROs与ECOs基本一致，这表明该平台有可能增加甚至取代需要大量资源的眼科营地白内障筛查。随着图像质量的提高，诊断一致性进一步提高，表明随着摄影师经验的增加，该平台有可能变得更有用。该新方法显示出在偏远、资源匮乏地区扩大前眼病筛查的前景。
西雅图风光
来源
题目：Smartphone Screening for Cataract and Anterior Segment Diseases in Rural India: Comparison to In-Person Ophthalmologist Exam.
作者:Nakul Shekhawat[1], Kamini Reddy[1], Jordan Shuff[2], Shreya Hariharakumar[1,2], Xiangrong Kong[1], Vijay Anthony Santhanaraj[3], Rashmirita Kakoty D[3], Bharadwaj K[3], Prabhu Krishna Sriram[3], Nishant Vivekanand[3], Dayakar Yadalla[3], Venkatesh Rengaraj[3], Kunal Parikh[1,2],
作者单位：[1]Ophthalmology, Johns Hopkins Medicine Wilmer Eye Institute, Baltimore, Maryland, United States;[2]Center for Bioengineering Innovation and Design, Johns Hopkins University Whiting School of Engineering, Baltimore, Maryland, United States;[3]Aravind Eye Hospital - Pondicherry, Pondicherry, Pondicherry, India;
参考文献
1.MJ, Ramke J, Marques AP, et al. The Lancet Global Health Commission on Global Eye Health: vision beyond 2020. The Lancet Global Health. 2021:9(4):e489-e55.
2. Flaxman SR, Bourne RRA, Resnikoff S, et al. Global causes of blindness and distance vision impairment 1990-2020: a systematic review and meta-analysis. Lancet Glob Health. 2017:5(12):e1221-e1234.
