核心要点：
- 人工智能为眼科实践管理带来多重效益。
- 实施AI时，应将其视为对人类工作人员的辅助工具。
医生工作负荷 notoriously 高，且面临医疗提供者短缺的前景，这一状况不太可能改善。
将责任委托给工作人员并与验光师建立伙伴关系虽有帮助，但眼科领域实现更好平衡的最佳希望可能在于技术。根据埃里克·D·罗森伯格医生所述，借助用于记录和筛查的AI工具以及数字手术生态系统，眼科诊所有机会在日常任务中提高效率。
“我认为AI记录很重要，但将AI整合到我们执行的许多重复性任务中同样有益，”他表示，“AI值守前台和电话线路表现极佳。术后回访是AI应用的绝佳领域。”
罗森伯格表示，其诊所最近开始将AI用于管理预约等前台流程。他正与名为AVTR Med的公司合作，该公司为这些流程及其他环节提供AI解决方案。
“他们还将它用作个人助理，”罗森伯格说，“医生经常处于移动状态，需要协调多项事务。个人助理有助于安排日程等事项，这是一种优雅的解决方案。”
此外，对话式AI电话系统可取代传统的号码拨号目录，为人类工作人员腾出宝贵时间，使其专注于最需要帮助的领域。OptiCall等公司利用AI减少令预约患者不堪重负的长队列。关于诊所地址或营业时间的常规电话可由AI程序直接应答，避免这些通话占用通道，为高价值预约保留空间。罗森伯格表示，这些电话系统能显著降低通话量。
“假设患者来电要求预约小儿眼科医生，”他说，“系统可扫描日程并找出空档。若系统判定无法处理，将提示前台团队接听。许多事项无需团队中断当前工作即可完成。”
罗森伯格强调，AI实践管理系统应作为人类工作人员的辅助工具。
“这是增强智能，而非人工智能，”他表示，“目前它不会取代任何人，而是优化和简化流程。若如此看待，它将更有价值。”
据他经验，AI在填补缺口方面效果显著。培训工作人员耗时费力。
“人员流动率一直很高，现在我需要更频繁地培训新人，难以大规模开展。当一人培训到位时，我对其能力充满信心，”他说，“如今借助增强技术，它能协助此人工作。我不再同时培训两人，而是确保一人正确操作，AI几乎成为其助手而不仅为我服务。”
罗森伯格提醒，如同任何新技术，AI及其在医学中的应用仍在发展中。与科幻电影不同，这些系统不会立即取代人类。
“AI将优化我们的系统，而非取代它，”他解释道。
实施AI的诊所不会裁员。罗森伯格建议将AI视为辅助工作人员的工具，同时保持合理预期。
“需认识到这些技术刚面世，”他说，“就像我们最初处理多焦点人工晶体时一样。若承诺它能包揽一切将是错误。我们必须了解系统局限性，并加强诊所协调能力。”
除AI外，其他数字解决方案旨在简化工作流程并改善结果。罗森伯格使用爱尔康的SMARTCataract系统，该术中解决方案兼容爱尔康的Argos生物测量仪和Ngenuity 3D可视化系统。
“数字套件允许患者坐姿拍摄图像，并确定视觉轴位置，”他说，“它通过Ngenuity相机在患者眼部标记散光晶体放置位置或多焦点晶体中心点。该系统整合现有技术使其协同工作，提升了为患者提供高端服务的体验。”
蔡司也推出针对白内障、青光眼、视网膜和角膜屈光手术的数字工作流程系统。
对罗森伯格而言，SMARTCataract系统迅速成为诊所核心。
“我无法想象此前如何操作，因人工晶体选择过程极其手动，”他说，“需要完整病历……如今只需iPad即可。”
罗森伯格可在同一平台访问患者数据、电子健康记录并选择人工晶体。若患者改变晶体选择，系统也能协助调整。
“若已选定晶体后患者要求更换多焦点晶体，传统上需返回电子病历和纸质病历，”他说，“还需联系手术协调员确认所需晶体。现在只需在软件中选择新晶体即时更改，系统自动通知协调员完成操作，毫无障碍。”
未来，罗森伯格希望AI能成为与保险公司公平博弈的工具。随着保险公司推出AI程序削减成本，诊所被迫自行摸索流程。
“我认为医生是时候利用自有技术反击了，”他表示，“可在医疗实践中应用该技术，让他们的AI与我们的AI对话。作为医生，我们不应浪费时间解决他们的问题。保险公司需为此做好准备，因其投保人将要求更优服务。未来一两年内，医生将不再承担此负担，保险公司必须为其患者和投保人提供照护。”
现场应用的AI
尽管AI在诊所刚起步，其筛查程序已在最需要之处产生影响。
理查德·希尔医生作为亚美尼亚眼科护理项目的资深成员，职业生涯中多次赴当地提供并提升眼科服务。几年前，该项目与Eyenuk公司合作，将AI糖尿病和青光眼筛查引入亚美尼亚。
“其AI通过Crystalvue相机获取图像，”希尔说，“我们在亚美尼亚部署了30台设备，已成功筛查青光眼和糖尿病视网膜病变患者。”
希尔及其团队此前筛查超4万名糖尿病视网膜病变患者，在工程师协助下，亚美尼亚眼科护理项目扫描超1.1万张图像并启动青光眼筛查。
“初期筛查标记率为9%，效果良好，”他说，“大幅减少需面诊患者，但9%仍偏高。Eyenuk优化软件后，标记率降至约6.5%。”
图像被标记后，由人工判定是否需转诊。希尔表示标记图像的转诊率约50%。
“最终仅3%的1.1万名患者需面诊，更易管理且保留了医学核心艺术——诊断，”他解释道。
尽管该系统在亚美尼亚小范围成功，希尔认为其可推广至美国更广泛人群。简易筛查设备将提升可及性。
“我最向往的场景是在购物中心设置小型机器供人自助筛查，”希尔说，“若能筛查数百万人，将实现终极目标，使转诊量可控。”
希尔强调，减少用于筛查的医生时间至关重要。时间有限且资金可能无法覆盖所有患者，但AI筛查能优化资源利用。
“在亚美尼亚由技术员操作，核心是释放医学博士和验光师时间，”他说，“技术员拍摄照片并上传云端，图像下载后分析处理。这实质上是增强医学博士/验光师能力以发现疾病并引导转诊。”
希尔估计，若亲自审阅亚美尼亚眼科护理项目的4万张图像，除常规工作外需1-2年。而全国30台流动相机可快速发现青光眼患者。
“这正是AI的闪光点，”他说，“许多原本得不到关注的患者，AI可标记异常并提示‘需人工评估’，从而节省大量医学资源。”
希尔还设想AI用于其他眼科疾病筛查，包括白内障。尽管程序未训练识别白内障，他发现部分退化图像被标记，常需安排白内障手术。
“这对美国和欧洲或非关键，但在其他国家，可公告将筛查带至偏远村庄。每月一次‘眼部影像机’到访，居民可拍照检查，有问题者转送大城市治疗，”他说。
虽存在罕见病筛查机会，希尔建议优先聚焦主要问题。
“应首先针对高发疾病服务人群，”他说，“待其受控后，再编程处理更罕见疾病。任何具有眼底变化的视网膜疾病均可筛查。”
EyeLib系统
米歇尔·阿苏林医学博士认为，要成为真正有益的眼健康辅助工具，AI需融合智能聊天机器人的主观数据与（机器人化）医疗设备的多模态客观数据，且须覆盖眼球全范围。
“眼科中，我们深知各部分相互关联，”他说，“有白内障不代表没有其他问题。您可能同时患青光眼、视网膜疾病、干眼症或圆锥角膜。若认真处理白内障，需掌握全面信息，否则只能粗略工作。”
基于此，阿苏林创立Mikajaki公司，结合AI、智能聊天机器人及一体化机器，仅需数分钟即可提供全面视觉检查与医疗智能。使用EyeLib工作站时，患者将面部置于大型机柜开口处，筛查设备自动旋转完成无需重新定位的全面分析。据公司网站介绍，该机器整合多种诊断模式：前后段光谱域OCT高分辨率上皮映射、生物测量、视网膜神经节细胞层分析、视网膜神经纤维层检测、视网膜成像、验光、像差测量、高程地形图、Scheimpflug分析、逆照明及眼压测量。
预约前聊天机器人收集的症状与客观数据传送至AI组件，生成综合结果报告。全程约6分钟。
该项目始于2017年，当时阿苏林与未来合伙人杰基·霍克纳讨论眼科未来。他表示，沿用数十年的裂隙灯一对一面对面模式已显过时，尤其在当前及预期的医生短缺背景下。
“我们都认为机器承担更多工作，因许多诊断依赖设备而非人类，”他说，“视网膜疾病由OCT而非眼科医生判定。逻辑上应整合市售新技术并创新应用。”
分析完成后，阿苏林与患者共同查看全景屏幕上的结果。基于此综合数据集的30余种算法输出，可辅助医生配镜、识别常见及罕见诊断、推荐随访方案，并从39种眼科手术列表中为每位患者选择最适 procedure。AI计算模块比对并整合先进AI公式，规划高端人工晶体、角膜内环或有晶体眼人工晶体的植入。
“我们覆盖全面，涵盖眼前段与后段、角膜、白内障、人工晶体计算、视网膜及青光眼，而多数AI项目仅针对单一疾病，”阿苏林解释，“我们还采用多模态方式，即每种病症使用多个数据源。例如圆锥角膜和青光眼检测中，最多结合七种不同数据。”
Mikajaki目前在14个国家安装30台EyeLib工作站。阿苏林表示该设备能简化工作流程，缓解患者积压问题。
马德里La Paz医院曾有两年患者积压。
“设备分销商未直接向医院出售机器，”阿苏林说，“而是购入设备、支付技术员工资并向医院提供检查服务。由此将43%的患者无需面诊直接送回家，并使专科医生接诊量翻倍。检查结果正常即无需面诊。”
阿苏林指出，患者可转至验光师配新眼镜，甚至白内障手术案例中，13%的患者无需二次检查即可手术。
阿苏林强调，AI在眼科护理的应用前景已非理论。
“我们无法逃避此问题，”他说，“许多人因担心失业而抗拒AI，但事实是拒绝使用机器和AI者将彻底失业。这无法避免。”
要使AI在医学领域获严肃对待，必须全面且透明。EyeLib包含反馈环路，使医生可训练AI。
“需让医生掌控AI建议原因，不能存在黑箱，”他说，“此反馈环路与AI透明度是建立医患信心的重要途径。”
更多信息：
米歇尔·阿苏林医学博士（巴黎Centre Iéna Vision眼科中心及Mikajaki公司）联系方式：dr.assouline@gmail.com。
理查德·希尔医学博士（亚美尼亚眼科护理项目）联系方式：ocg@mac.com。
埃里克·D·罗森伯格医生（纽约SightMD诊所）联系方式：ericr29@gmail.com。
来源/披露
来源：
Healio专访
参考资料：
- SMART解决方案提升诊所实践能力
- Mikajaki EyeLib系统
- OptiCall服务
- 蔡司医疗生态系统
披露声明： 阿苏林报告为Mikajaki联合创始人。希尔报告无相关财务披露。罗森伯格报告担任爱尔康、博士伦及蔡司顾问。
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