总体概述
人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统的智能化进程，在神经眼科疾病诊断和治疗中的应用日益广泛。该指南旨在为人工智能在神经眼科疾病诊断领域中的进一步研究和应用提供参考。
具体应用
视神经盘病变诊断
青光眼：通过分析眼底照相、相干光层析成像术（OCT）和视野检查等多模态数据，人工智能算法可高效、精准进行信息整合、图像提取、数据挖掘，提高青光眼的筛查、诊断效率和准确性，还可对疾病病程进行评估，预测转归预后。
视神经炎：利用人工智能对 MRI 影像等数据进行分析，能辅助识别视神经炎的病变特征，如病变的位置、范围、信号强度等，帮助医生更准确地诊断疾病，区分不同类型的视神经炎，还可通过对患者的临床数据和影像数据进行分析，预测视神经炎的复发风险和视力恢复情况。
前部缺血性视神经病变：人工智能可对眼底图像和 OCT 血管成像等数据进行分析，识别视盘水肿、视网膜神经纤维层厚度变化等特征，辅助诊断前部缺血性视神经病变，同时结合患者的全身病史、血压、血脂等数据，提高诊断的准确性，评估病情的严重程度和预后。
眼球运动障碍诊断
动眼神经麻痹：基于计算机视觉技术和深度学习算法，人工智能可以对患者的眼部运动视频进行分析，精确测量眼球运动的角度、速度、幅度等参数，判断是否存在动眼神经麻痹及麻痹的程度，还可结合头颅 CT、MRI 等影像数据，定位病变部位，为病因诊断提供依据。
滑车神经麻痹：通过分析眼部运动数据和影像学资料，人工智能能够识别滑车神经麻痹导致的眼球运动异常特征，如眼球上斜、下斜运动受限等，辅助医生进行诊断，还可对治疗过程中的眼球运动变化进行监测，评估治疗效果，调整治疗方案。
外展神经麻痹：人工智能可利用眼部运动跟踪技术和数据分析算法，检测外展神经麻痹引起的眼球外展障碍，结合神经电生理检查数据等，提高诊断的准确性，还能对病情的发展和恢复情况进行动态评估，为康复治疗提供指导。
其他神经眼科疾病诊断
重症肌无力：人工智能可以通过分析患者的眼部症状视频、疲劳试验数据等，识别重症肌无力导致的上睑下垂、复视等症状的变化规律，辅助诊断疾病，还可结合血液检查、肌电图等数据，提高诊断的准确性，监测病情的波动和治疗反应。
甲状腺相关眼病：对眼部影像学检查如眼眶 CT、MRI 等图像进行分析，人工智能能够测量眼外肌的厚度、体积，评估眼球突出度等指标，辅助诊断甲状腺相关眼病，判断疾病的活动期和严重程度，为治疗方案的选择和疗效评估提供依据。
挑战和展望
数据质量和安全性：神经眼科数据的获取、标注和管理存在困难，不同设备、不同中心的数据存在差异，数据标注需要专业知识且存在主观性。同时，数据安全和隐私保护也是重要问题。
模型性能和可解释性：部分人工智能模型在复杂神经眼科疾病诊断中的准确性和泛化能力有待提高，且一些深度学习模型的决策过程难以解释，影响医生对诊断结果的信任度。
临床转化和应用规范：人工智能从研究到临床应用的转化过程面临诸多挑战，如缺乏统一的评估标准和监管政策等。未来需要加强多学科合作，提高数据质量和模型性能，建立规范的临床应用流程和评价体系等。