甲状腺相关性眼病简述
甲状腺相关性眼病（TAO）是一种与甲状腺功能障碍相关的复杂眼眶病，是成年人最常见的眼眶疾病。其临床表现包括眼睑肿胀、眼睑退缩、眼球突出、眶周疼痛、斜视，严重者可伴有暴露性角膜病变和视神经病变。TAO 的病程由半年至一年半的活动期和随后的慢性稳定期组成，可根据欧洲格雷夫斯眼眶病小组制定的临床指南进行临床活动评分和严重程度分级。
人工智能在甲状腺相关性眼病中的应用
在检测 TAO 症状和体征中的应用
早期研究：Grus 等测试的概率神经网络 ANN，可对 96.3% 的测试样本进行正确分类，超过了准确率为 85.0% 的多元统计技术。Salvi 等应用的反向传播模型 ANN 用于 TAO 的分类和进展预测，分类和进展预测准确率分别为 78.3%～86.2% 和 67.0%～69.2%。
先进系统应用：Huang 等发明的 TAO 智能诊断系统，通过面部图像检测，眼睛定位以及角膜和巩膜分割的准确性分别为 0.98、0.93 和 0.87；眼睑退缩、眼睑水肿、眼睑充血、结膜充血、眼部运动障碍的受试者工作特征曲线的曲线下面积（AUC）分别为 0.93、0.90、0.94、0.91、0.91。Karlin 等开发的 AI 平台，准确率、特异度、精密度、召回率和 F1 得分分别达到 89.2%、86.9%、79.7%、93.4% 和 86.0%，且比眼科医生具有更高的 TAO 诊断准确率（86% vs. 78%）和召回率（89% vs. 58%）。
在 TAO 眼眶成像中的应用：眼眶 CT 和 MRI 扫描是 TAO 患者常用的检查方法，AI 可对其图像进行预处理和分析，避免观察者之间可变的主观解释。利用深度学习技术可对 TAO 的医学影像进行自动识别和分割，提取关键特征，辅助医生快速、准确地诊断。
在 TAO 活动度评价和严重程度分级中的应用：基于 AI 的系统可以通过分析面部图像、眼眶成像等多模态数据，评估 TAO 的活动度和严重程度，为临床决策提供支持。
在 TAO 治疗结果预测中的应用：对糖皮质激素治疗的反应和甲状腺相关性视神经病变的发生可以通过使用数字标准的 AI 辅助图像处理来预测。通过对患者治疗过程中的数据进行实时监测和分析，AI 能预测患者对治疗的反应和效果，及时调整治疗方案，减少不必要的副作用和并发症。
人工智能应用的实践建议
数据处理
多模态数据使用：建议使用多模态数据，包括医学影像、电子病历、实验室检查等，以确保数据的全面性和准确性。
数据预处理：对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，以提高模型训练的效率和准确性。
数据增强：采用数据增强技术，如旋转、平移、缩放等，增加数据量，提高模型的泛化能力。
模型选择与训练
模型选择：根据数据类型和任务需求，选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
模型训练与验证：采用适当的优化算法和损失函数，对模型进行训练，调整超参数，以达到最优的训练效果。使用独立的验证数据集对模型进行验证，评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 分数等。
临床实施
伦理与法规：在临床实践中，应遵循相关法规和伦理规范，确保人工智能技术的安全性和有效性。
结果解读：医生应结合患者的具体病情和人工智能技术提供的结果，进行综合分析和判断，制定个性化的治疗方案。
持续改进：定期收集和分析临床实践中的数据，对人工智能模型进行持续改进和优化，提高其在 TAO 中的诊断和治疗水平。