合作弥合农村社区眼科护理差距
人工智能与自动化及机器人眼底相机的技术进步相结合，将成为变革的催化剂。
这些技术有望将专业级眼科筛查带入初级保健、药店和预临床空间，覆盖资源匮乏和医疗服务不足地区的人群，快速检测和管理多种眼部及全身性疾病。作为一名心胸外科医生，我着迷于从眼睛评估心血管疾病的可能性，以及检测神经系统疾病、肾脏疾病、子痫前期和糖尿病的潜力。
在德克萨斯州东部，我们面临巨大的医疗护理获取差距，这导致各种疾病的不良健康结局。鉴于此，我们三年前创立了德克萨斯大学泰勒医学院，并正在开发一个眼组学筛查项目来应对人群中的全身性疾病。目前，我们专注于糖尿病，因为糖尿病视网膜病变筛查的算法是唯一获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准的，但我们将其视为综合护理路径的第一步，随着其他疾病算法的获批，我们将逐步推进。目标不仅是筛查和诊断，而是利用这些新技术提供的见解来改变医疗系统本身，通过帮助患者获得适当级别的护理、公平获取治疗并控制疾病，从而端到端地规划糖尿病护理。我们获得了一项资助，用于整合社区健康工作者项目进行糖尿病教育，从而管理基础疾病而非仅关注并发症。患者确诊后，会得到关于治疗、自我监测以及饮食和运动等生活方式改变的咨询和支持。
安德烈娅·库利（Andrea Cooley）
我们正在生态系统模型下开展工作。我们与“从眼睛出发的医疗保健联盟”（Alliance for Healthcare from the Eye）在多个研究项目上积极合作。多亏制药合作伙伴，我们能够为负担不起费用的患者覆盖注射成本。我们还在收集有关干预效果、实施障碍和一线团队经验的见解，以开发可在联盟内共享的最佳实践工具包。虽然技术推动了创建该项目的能力，但联盟更进一步地探讨了我们如何共同努力改善所有人的健康和护理获取。
在我们当前的医疗系统中，各部门之间割裂严重，而我们的目标是将临床医生、研究人员、行业创新者、支付方和政策制定者联合起来，共同推进预测性、预防性和个性化医疗的目标。
弥合专科提供者与初级保健之间的鸿沟
摩菲尔兹眼科医院（Moorfields Eye Hospital）和伦敦大学学院（UCL）一直在眼科人工智能的研究和应用方面处于前沿。
在皮尔斯·基恩教授（Prof. Pearse Keane）的领导下，并基于他发起的摩菲尔兹与谷歌DeepMind（Google DeepMind）之间的合作，我们开发了用于从光学相干断层扫描（OCT）诊断和分类视网膜病理的AI算法。然而，将学术成果转化为实际产品的路径漫长而复杂，充满重大挑战并需要大量投资。为了弥合研究与现实世界之间的差距，并从适用于研究的算法发展为足够可靠的临床实践算法，我们成立了分拆公司Cascader有限公司（Cascader Limited），这是摩菲尔兹、UCL和拓普康健康（Topcon Health）三方的合作，后者是OCT设备的主要制造商，对数字健康和眼组学有浓厚兴趣。我们的首要目标是获得摩菲尔兹-谷歌DeepMind算法的监管批准，然后开发其他眼部疾病的算法，最终进军眼组学领域。
彼得·托马斯（Peter Thomas）
虽然支持临床决策的人工智能在医院中很有用，但在其他场景中可能更有价值，例如在那些采集图像但无法获得大量高度专业化医生的场所。我们着眼于初级保健，眼科领域的初级保健围绕街边验光展开。英国有10,000家验光诊所，其中许多现在都配备了现场OCT扫描仪，每年产生数百万次OCT扫描。这为我们提供了机会，通过黄金标准的临床决策支持来帮助这些验光诊所，使它们通过实施该算法，能够达到与医学专家相当的诊断水平。这将有助于早期识别许多需要干预的患者。同样，我们能够在英国各地的各种场所（如购物中心和当地社区）运营的社区诊断中心提供自动评估。另一个目标是提供数据以支持研究。
在摩菲尔兹，我们可访问INSIGHT健康数据研究枢纽，这是全球最大的用于AI算法开发的眼科研究数据库。在UCL，围绕机器学习和医疗AI的人才集中程度可能在世界其他地方都不存在。而拓普康健康作为医疗设备合作伙伴，正在积极投资AI，并提供基于云的基础设施，以收集和分析来自各种来源的患者数据。这种合作正是我们将医疗AI变为现实所需要的。虽然仍处于早期阶段，但我们正在快速提升从眼睛预测全身疾病的能力。我们如何安全地利用这些信息，为患者提供有用的服务，而不会不必要地让他们担心可能不会成真的预测？这是我们通过Cascader热衷于深入探讨的话题。
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