大数据在角膜疾病和白内障:当前的应用和未来的发展方向
达伦·s·j·Ting
Rashmi德斯穆克
丹尼尔·s·w·Ting5、6
- 1眼科学的学术单位,研究所的炎症和老化,伯明翰大学,英国伯明翰
- 2伯明翰和米德兰眼中心,英国伯明翰
- 3学术眼科医学院,诺丁汉大学,英国诺丁汉
- 4部门角膜屈光手术,LV普拉萨德眼科研究所、海得拉巴,印度
- 5新加坡国家眼科中心,新加坡眼科研究所,新加坡,新加坡
- 6眼科及视觉科学,新加坡Duke-National大学医学院(新加坡国立大学),新加坡,新加坡
加速增长的电子健康记录(EHR),物联网、移动医疗、远程医疗、人工智能(AI)近年来大大推动了大数据研究的兴趣和发展。大数据是指复杂数据集的属性特征的“五对”不同,体积,速度,准确性,和价值。大数据分析研究迄今受益许多医学领域,包括眼科。这些大数据的可用性不仅可以全面、及时检查的流行病学、趋势、特点,结果,和许多疾病的预后因素,也使高度准确的人工智能算法的发展广泛的医学诊断疾病以及发现新的模式或协会先前未知的疾病,临床医生和研究人员。在眼科领域内,有一个迅速扩大的大型临床注册中心的流行病学研究,组学研究和生物银行通过大数据可以访问。国家角膜移植登记处,全基因组关联研究,国家白内障数据库和大型ophthalmology-related EHR-based注册中心(如氧化铝虹膜注册)的一些关键资源。综述,我们的目标是提供一个简洁的概述的可用性和大数据在眼科的临床适用性,尤其是从角膜疾病和白内障的角度来看,大数据的协同潜力,人工智能技术、物联网、移动医疗,可穿戴的智能设备,和潜在的障碍实现大数据的临床和研究潜力。
1。介绍
大数据的概念在1990年被首次引入年代来捕获数据集,太复杂的存储和分析使用传统计算机软件(Mallappallil et al ., 2020)。它曾被定义为数据显示“三对”体积的特点,速度和种类(穆尼et al ., 2015)。额外的属性,如真实性和价值也被建议充分捕捉大数据的本质和价值观(被称为“五对”)。1
近年来,电子健康记录(EHR)的加速增长,疾病登记,生物银行,移动医疗,物联网(物联网),远程医疗,人工智能(AI)帮助解锁的多方面的潜力大数据(蒋介石et al ., 2018;李et al ., 2021;Sahu et al ., 2021)。与传统数据集相比,大数据所提供的丰富的信息(通常来自大规模的或全国性的研究)可以促进全面和及时的审查的流行病学、趋势、特点,结果,和疾病的预后因素(Roski et al ., 2014;Mallappallil et al ., 2020)。此外,研究结果有助于指导公共卫生政策的风险因素调制,疾病预防和控制,优化医疗服务提供和分配研究经费目标疾病(更普遍Roski et al ., 2014)。
大数据的多维价值越来越资本化在许多医学分支,包括眼科(程et al ., 2020;李et al ., 2021)。最好的一个例子涉及到最近使用大数据理解COVID-19的趋势和蔓延,风险因素,治疗结果,发病率和死亡率,帮助通知临床实践和公共卫生政策(Haleem et al ., 2020;Ting et al ., 2020 c;Villanustre et al ., 2021)。此外,大数据的发展使高度准确的人工智能算法(通常用)在诊断广泛的医学疾病以及发现新的模式或联系我们未知的疾病(图1)(Ting d . s . w . et al ., 2017;Milea et al ., 2020;梅塔et al ., 2021;Rim et al ., 2021;Ting et al ., 2021 b)。
图1。大数据研究的概述,包括资源、潜在的合作与人工智能,和临床应用。
在眼科领域内,有一个迅速扩大的大型临床注册中心的流行病学研究,组学研究,并通过大数据可以访问(生物银行蔡et al ., 2019;谭et al ., 2019)。针对大数据的可用性和可访问性的增加和最近的技术进步,本文旨在提供一个简洁的概述的可用性,在眼科的临床适用性和未来潜力大数据,特别是从角膜疾病和白内障的角度。
2。大数据在角膜疾病
根据最近的一份报告由世界卫生组织(世卫组织),角膜透明度代表第五届全球失明的主要原因(Flaxman et al ., 2017)。2也估计~ 600万人患有中度到重度视力损害次要角膜透明度,包括non-trachomatous和trachomatous-related情况下(见文本脚注2)。更重要的是,角膜盲已被证明是在低收入和中等收入国家更普遍(LMICs),主要是由于有限的医疗资源,眼外伤的比率较高,环境和个人卫生差,营养不良,和较低的教育水平,在Flaxman et al ., 2017;与et al ., 2019;Ting et al ., 2021 e)。鉴于全球角膜盲的暴行和重大疾病负担和可用性之间不匹配的医疗资源和劳动力,急需的战略措施。
角膜的领域内,有一个增加的大型角膜注册中心和大数据的流行病学研究,其中包含丰富的资源。这些包括角膜移植登记处,感染性角膜炎的研究,基因组研究,大型ophthalmology-related注册,EMR-based平台和生物银行(基南et al ., 2012;蒋介石et al ., 2018;Donthineni et al ., 2019)。这些cornea-related大数据使更好的把握流行的危险因素,结果,和影响的各种角膜疾病,从而允许更有效的配方的各种应对疾病的治疗和预防策略。在本节中,我们总结的主要cornea-related大数据在不同的国家及其对临床实践的影响,研究和公共政策。
2.1。角膜移植注册
角膜移植或角膜移植术是最常见的类型的移植全球执行(谭et al ., 2012)。目前仍然是恢复角膜透明度的主要方法和视觉视力衰弱患者角膜疾病(谭et al ., 2012)。然而,捐献眼角膜的持续短缺造成重大障碍角膜移植成功(获得et al ., 2016)。这也导致了各种创新措施的实现,,目的是改善眼睛的捐赠率(Rithalia et al ., 2009;Ting et al ., 2016 a),利用捐赠眼角膜(Ting et al ., 2016 b;古普塔et al ., 2018),并减少需要捐赠眼角膜(木下光男et al ., 2018;Ting et al ., 2022)。为了解决这个持续的障碍,广泛的国家眼睛角膜移植注册中心和银行已经建立了世界各地,包括美国,英国,欧洲,印度,澳大利亚和新加坡,在别人(表1)(谭et al ., 2015,2019年;Sharma et al ., 2019;Dunker et al ., 2021)。3
表1。总结世界上主要角膜移植注册中心和机构,由大陆分类。
这些国家注册和眼睛的银行的目的是多方面的。首先,它有助于规范全国角膜donation-to-transplantation通路并识别任何潜在的限制因素,从而更有效的干预措施,以改善眼睛的转化率捐款和捐献眼角膜的利用率(Gogia et al ., 2015;Ting et al ., 2016 b;Sharma et al ., 2019)。其次,未来的数据库可以促进供体角膜的持续可用性的检查,以便平等和公平分配的全国捐赠眼角膜(Ting et al ., 2016 b;古普塔et al ., 2018)(见脚注文本3)。4它还帮助通知上的决策者和利益相关方需要进口(或出口)取决于捐献眼角膜的本地供应。第三,他们提供最新考试趋势的类型和角膜成形术的适应症(基南et al ., 2012;公园et al ., 2015)。例如,各种研究已经证明了一个范式转换,即从穿透角膜移植术(PK)角膜成形术(包括前角膜成形术(alaska airlines)和内角膜移植术(EK)]在许多国家在过去的十年。欧洲的角膜和细胞移植注册中心最近的一项研究的中心从欧洲,英国和瑞士(n= 12913角膜移植术)证明Descemet剥离自动化内皮角膜移植术(DSAEK)是最常见的表现技巧(46%),其次是PK(30%)和Descemet膜内皮角膜移植术(9%)(Dunker et al ., 2021)。此外,研究表明,富克斯内皮角膜营养不良(FECD),再接枝于,pseudophakic大疱的角膜病(PBK),和圆锥形角膜角膜成形术的主要适应症。这些常见的迹象都报告在许多其他国家在其他国家研究(基南et al ., 2012;Ting et al ., 2012;公园et al ., 2015;谭et al ., 2015;Ang et al ., 2016 c;傅et al ., 2017)。了解常见的适应症角膜成形术为临床医生和研究人员提供了一个清晰的有限的资源(即。,捐献眼角膜)都得到了利用。此外,更有针对性的研究工作可以流向这些高流行角膜疾病寻找替代治疗策略和减少捐赠眼角膜。
此外,有用的信息可以从这些国家获得角膜移植注册了解角膜移植术的危险因素和预后因素,最终改善临床结果(Ang et al ., 2011,2012年,一个,2016年,一个;Bose et al ., 2013)。Ang et al。(2016 b)观察到患者FECD和大疱的角膜病取得了更好的长期移植后生存Descemet膜内皮角膜移植术(DMEK)相比,Descemet剥离自动化内皮角膜移植术(DSAEK)和PK。另一方面,澳大利亚国家研究> 15000例角膜移植术证明角膜成形术(即的生存。DALK EK)比PK更惨,有证据显示EK的学习曲线对结果的影响(Coster et al ., 2014)。移植物存活率的重要预后因素,包括贪污的迹象,先前的移植,眼部表面炎症或青光眼的历史,角膜新生血管形成,术后移植排斥或感染等事件,也确定了通过这些国家角膜移植研究(威廉姆斯et al ., 2008;Ang et al ., 2012 b,2014年,2020年;Sibley et al ., 2020)。迹象如PBK和感染性角膜炎(IK)已被证明被关联到一个更糟的结果相比,“低风险”条件,如圆锥形角膜和角膜成形术后FECD (谭et al ., 2012),强调需要改进治疗策略的某些迹象(Ang和合成天然气,2018)。
更重要的是,注册表使检查和监测任何明显的术后感染和眼内炎等不良事件(陈et al ., 2015;Gauthier et al ., 2017;歌et al ., 2021)。Edelstein et al。(2016)之前354390年进行了一项研究角膜移植术基于眼睛的美国银行协会的数据,分析各类角膜移植术之后所有不良事件。他们观察到更高的真菌感染在他们的研究相比,非美国研究和推测,这可能由于缺少抗真菌剂用于美国角膜存储介质(陈et al ., 2015;Edelstein et al ., 2016)。也发现真菌性角膜炎和EK后眼内炎是更常见的风险)(1.5 - 3倍高于PK和筛选,可能归因于EK变暖时间与准备的增加组织的眼睛银行(Edelstein et al ., 2016)。这些发现将使眼睛的改进银行协议的处理和存储的捐献眼角膜,最终导致改善临床结果和安全。
2.2。感染性角膜炎的数据库
角膜透明度是第五届全球失明的主要原因,是本土知识的罪魁祸首。本土知识曾被认为是一个“沉默的流行病”,最近,提出了一种“被忽视的热带疾病”状态()et al ., 2019)。发病率估计介于-799 - 2.5之间每年每100000人口(Ting et al ., 2021 e)。它可以引起的各种生物,包括细菌、真菌、病毒和寄生虫,感染(和幼童腹壁薄弱Ting et al ., 2019 b,2021 d;邱et al ., 2020)。鉴于其对人类健康产生重大影响,医疗保健系统和经济,因此,毫不奇怪,观察本土知识大量的文献,包括流行病学、危险因素、临床特点、病因生物体,管理和疾病的结果。大型动力学研究在总结了近年来发表表2(林et al ., 2017,2019年;谭et al ., 2017;豪尔et al ., 2018;彭et al ., 2018;绿色et al ., 2019;Tavassoli et al ., 2019;Asbell et al ., 2020;邱et al ., 2020;科瓦尔斯基et al ., 2020;萨默维尔et al ., 2021;Ting et al ., 2021 d)。
表2。摘要大规模感染性角膜炎的研究世界上(> 1000例)发表在2016年至2021年之间,按时间顺序。
临床和实验室数据捕捉到这些大型动力学的研究可以更好地掌握微生物资料、风险因素,疾病的影响,和治疗反应。到目前为止,从流行病学的角度来看,这些研究揭开了相当大的地理,逆向运动时间和季节变化,提供有用的指导抗菌治疗的选择。例如,葡萄球菌种虫害和假单胞菌种虫害被证明是最常见的生物在英国,美国和澳大利亚(谭et al ., 2017;Tavassoli et al ., 2019;邱et al ., 2020;科瓦尔斯基et al ., 2020;Ting et al ., 2021 d)。此外,一些研究(谭et al ., 2017;Ting et al ., 2018,2021 d)已经确定了越来越趋势的莫拉克斯氏菌属角膜炎在英国在过去的十年。相比之下,亚洲感染性角膜炎角膜社会最近的一项研究(ACSIKS)的6000多名患者表明,真菌和细菌感染的主要原因是本土知识在发展中国家和发达国家,分别是(豪尔et al ., 2018)。更重要的是。眼睛的研究中观察到的~ 50%发达中度视力丧失(< 6/18视力),46%的治疗性角膜移植术失败执行6个月的随访中,强调了对受影响的病人产生重大影响。
研究表明,初始严重溃疡和呈现视力作为本土知识的重要预后因素(邱et al ., 2020;Ting et al ., 2021 a,c)。因此了解风险因素通过大数据研究允许有效植入各种预防性策略在降低本土知识的发病率。隐形眼镜(CL)一直认定为最常见的一种风险因素动力学(Cariello et al ., 2011;Keay et al ., 2011;Ting et al ., 2021 a)。特别是CL-related本土知识的风险被证明与使用过期的CL和隔夜CL穿(萨奥尔et al ., 2020)。理解这些潜在因素允许病人和CL穿更好的教育。创伤作为本土知识的另一个重要的危险因素,尤其是在发展中国家(Ganguly et al ., 2011;Kaliamurthy et al ., 2013)。此外,基于以人群为基础的截面截面研究,(角膜透明度农村流行病学研究(核心))(古普塔et al ., 2017),发现使用传统的眼科医学和自我药疗在印度农村地区普遍存在,这可能导致延迟寻求适当的医疗保健和角膜疾病的恶化和/或感染。这些流行病学研究有助于提高公众意识,并呼吁新的监管立法来解决这些问题。
广谱局部抗菌疗法是目前主要的治疗方法对本土知识,尽管他们的功效受到AMR的出现,在一些大型动力学研究(Lalitha et al ., 2017;Asbell et al ., 2020;Ting et al ., 2021 e)。临床上,AMR-related病原体被证明产生负面影响的结果和反向恢复时间(Kaye et al ., 2010)。眼之间的抗生素耐药性微生物(甲)与数据从6000年>眼隔离,Asbell et al。(2020)观察到的~ 40%葡萄球菌种虫害是耐甲氧西林,许多耐药。另一方面,各种研究在英国表现出低的AMR(< 5 - 10%)与普遍采用抗生素疗法用于本土知识,包括氟喹诺酮类、头孢菌素、氨基糖苷类(谭et al ., 2017;Tavassoli et al ., 2019;Ting et al ., 2021 d)。这些发现强调了广泛的地理和时间变化的AMR本土知识,在特定区域更新检查的重要性。更好的AMR模式的知识也可以帮助指导最合适的初始治疗在每个地区的本土知识。
2.3。角膜基因组研究
大规模基因研究的增加,特别是全基因组关联研究(GWAS)和全基因组关联研究(长城航空),大大提升了我们对许多疾病的理解,包括角膜疾病,并提供潜在的基因治疗的新靶点(Riazuddin et al ., 2009,2010年,2013年;Baratz et al ., 2010;体细胞杂种et al ., 2011;Bykhovskaya et al ., 2012;Czugala et al ., 2012;李et al ., 2013;陆et al ., 2013;Sahebjada et al ., 2013;Dudakova et al ., 2015;Afshari et al ., 2017;McComish et al ., 2019)。GWAS是一个宝贵的方法,旨在分析常见的遗传变异在整个基因组,尤其是单核苷酸多态性(snp),通过分析genotype-phenotype关联的疾病与大量的个体病例对照人群。另一方面,长城航空是一个有用的工具用于基因型特定疾病通过检查有影响,影响个人的家庭Karolak Gajecka, 2017;Tam et al ., 2019)。
FECD和圆锥形角膜是迄今为止最多的两种研究角膜疾病。研究集中在这两种情况主要是由于高负担和流行的疾病。此外,他们代表了最常见的适应症角膜成形术在许多国家(Ting et al ., 2012;公园et al ., 2015),将供体角膜重大负担。多年来,GWAS越来越被用于识别遗传易感性地区FECD和圆锥形角膜(Iliff et al ., 2012;Karolak Gajecka, 2017)。例如,Hardcastle et al。(2021)最近进行了一个多民族GWAS的圆锥形角膜,包括> 100000人,和确定36与圆锥形角膜相关的重要基因位点。McComish et al。(2019)发现一种新的基因位点在PNPLA2 11号染色体为圆锥形角膜基于超过600万个基因变异。FECD小说几个基因位点,包括TCF4, LAMC1rs3768617,LINC00970 / ATP1B1rs1200114,KANK4rs79742895也被确定(Afshari et al ., 2017)。长城航空也促进了一些重要的基因突变的识别与圆锥形角膜,包括COL8A1 TGFBI TCEB1,演员,液态氧基因(Karolak Gajecka, 2017)。下一代测序,使广泛和深度测序DNA (Londin et al ., 2013),最近被用来检测小说与许多其他类型的角膜营养不良相关的突变(Zhang et al ., 2019)。
针对快速扩散的基因组研究,许多基因银行、数据库和网络资源等https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gtr/和https://www.omim.org/基因组协会创建了捕获和总结的一系列广泛的人类疾病,包括眼部疾病。这些结果的可用性不仅有助于减少不必要的重复先前的研究,通常涉及到大量的时间,精力和资金,但也加快的发现和开发新的治疗靶点通过知识和数据共享。
2.4。电子健康记录的注册中心和生物银行
EHR的迅速出现在医疗系统近年来允许捕获和分析大数据的临床医生、研究人员和相关的利益相关者(DesRoches et al ., 2008;天et al ., 2015;埃文斯,2016)。最引人注目的例子之一是眼科领域的智能研究(IRIS)。注册表,这是一个美国眼科EHR注册成立的美国眼科学会(帕克第二et al ., 2017;蒋介石et al ., 2018)。2016年,虹膜注册已经获取的数据从1700万年>眼患者,包括超过一百万的干眼患者疾病(d)和> 3500万年眼科访问从7200年美国眼科医生,患病率提供有价值的信息,人口因素、风险因素、管理和各种眼部疾病的结果蒋介石et al ., 2018)。到目前为止,虹膜注册表使眼科学的研究在许多领域,包括角膜(Anchouche et al ., 2021)、白内障(潘兴et al ., 2020;欧文et al ., 2021;花边et al ., 2022)、青光眼(Chang et al ., 2021;奥利弗et al ., 2021)和视网膜(Malhotra et al ., 2021;Khanani et al ., 2022)。例如,Anchouche et al。(2021)包括> 60000化学和热眼损伤的病人在美国(使用虹膜注册表数据),并演示了一个显著增加20%的发病率从2013年到2017年在美国。同样,Donthineni et al。(2019)证明的价值利用EHR-derived大数据来估计d的发病率在印度以及诱发因素,如年龄、性别、社会经济地位、职业。使用相同的EHR > 200万名患者的数据库,Das和巴苏(2022)能够识别> 20000年流行性角膜结膜炎患者的临床特征和特性和结果,使更准确和及时的诊断和治疗。
此外,有全国性的英国生物库等数据库也包含广泛的临床、影像和相关的基因组数据,包括角膜(蔡et al ., 2019)。英国生物库是一个大规模的生物医学数据库和研究资源,其中包含广泛的健康、遗传和bioimaging信息> 500000人在英国,其他后续数据定期更新。5角膜滞后是一个重要的角膜的生物力学属性,它已被证明影响眼压的测量和青光眼的风险(Deol et al ., 2015)。基于> 90000个参与者的数据从英国生物库,获得重要的角膜滞后之间的联系和各种人口因素如年龄,性别,种族被发现(Zhang et al ., 2019)。主席et al。(2019)同样发现5小说位点与角膜生物力学相关属性,包括角膜滞后和角膜阻力,这可能对圆锥形角膜的发病机制有重要的影响。此外,GWAS根据英国生物库数据发现了四个新的基因位点,包括HERC2 LINC00340, NPLOC4,角膜散光和ZC3H11B基因,(沙和古根海姆,2018)。
3所示。大数据在白内障
白内障是全球盲症和视力损害的主要原因,影响大约9400万的世界人口,特别是在低收入和中等收入国家(LMICs)(参见文本脚注2)(Flaxman et al ., 2017)。目前,~ 2000万例白内障手术每年被执行(王et al ., 2016),成为全球最常进行手术。针对超声乳化技术的持续进步,手术技术,生物统计学计算晶体的力量,和人工技术,完美的视觉和no /需求最小的外科并发症的风险持续上升(伊利、2014;Ting d . s . j . et al ., 2017;Sudhir et al ., 2019;天et al ., 2020;Ting et al ., 2020 a)。此外,随着白内障手术是最常见的眼科手术,通常用作评估基准的眼科医生的手术能力,特别是在专业培训或实习计划。
到目前为止,全世界许多国家白内障数据库已经建立了(表3)。这些数据库的主要目的之一是检查和审计的结果执行的白内障手术的外科医生。其次,它还可以帮助提供一个基准的视觉结果和安全所有的白内障手术的外科医生,调整的经验和治疗的复杂性。此外,这些大数据也可能识别重要因素可以预测术中及术后并发症的风险,包括晶状体后囊膜破裂(PCR),视网膜脱离,囊状的黄斑水肿(CMO),眼内炎,和许多其他人。
表3。世界上主要总结白内障注册,由大陆分类。
其中最著名的例子是瑞典国家白内障登记,这是全国最古老的白内障注册成立于1992年(Lundstrom et al ., 2002)。到目前为止,它已经产生了> 60出版物文献中,覆盖白内障手术的许多方面,如视觉和折射的结果,晶状体后囊膜破裂,眼内炎,术后实践模式,和发展的综合危险分层评分系统,在别人(Farhoudi et al ., 2018;Zetterberg et al ., 2021;Friling et al ., 2022;Ridderskar et al ., 2022)。欧盟注册的质量结果白内障和屈光手术(EUREQUO) ESCRS支持的,代表着另一个大型数据库,迄今为止共捕获超过300万例白内障手术在欧洲。6该数据库提供了相关的手术结果以及patient-reported结果白内障和屈光手术后,允许操作外科医生审计结果和调整其手术(如果需要的话),进一步改善临床结果。此外,大数据从这个数据库(包括> 200万例)使得有效的风险因素分析PCR,把核白内障手术期间(Lundstrom et al ., 2020;塞格尔et al ., 2022)。
在英国,皇家眼科专科(RCOphth),英国建立了DHR-based国家眼科数据库(点头),2009年,目的是监控和改善白内障手术的结果和各种眼科条件,包括糖尿病眼病,年龄相关性黄斑变性、青光眼、视网膜脱离。72020年,白内障手术点头发表年度报告,其中包括> 200000 > 2000年执行的白内障手术的外科医生(web)。眼睛的报告强调,86%达到至少1 Snellen-line术后视力改善。整个PCR率为1.1%,与更高的利率(2.4%)在缺乏经验的实习外科医生和低利率(0.9%),顾问医生。在英国,所有的眼科医生,包括顾问和培训,需要记录的数量进行白内障手术,并发症(特别是PCR)的速度,点头的发现不仅为英国白内障手术但重要的基准也有助于确定外科医生和实习生在白内障手术需要额外的支持和培训,特别是PCR率大大高于全国基准。这些数据也被用于分层PCR和玻璃损失的风险,使有效的危险分层系统的发展优化病人选择和安全(Narendran et al ., 2009;天et al ., 2015)。
如上所述,虹膜注册表展示了眼科的临床和研究价值在许多领域。白内障手术的上下文中,潘兴et al。(2020)演示了一个0.04%的术后眼内炎在> 800万例白内障手术和识别的重要预测因素,如年轻的年龄,需要前玻璃体切除术,当白内障手术结合其他眼科手术。此外,研究人员还可以利用虹膜注册中心在分析和比较折射的结果和风险之间的眼内炎直接顺序和延迟顺序双边白内障手术,这有助于向临床实践(欧文et al ., 2021;花边et al ., 2022)。
此外,最近COVID-19大流行造成了前所未有的服务订单激增和病例数在等候名单上,特别是对白内障手术(Ting et al ., 2020 b)。从EHR获得大数据的可用性,它使一个全面和系统分析临床和戏剧空间的利用率,工作流效率(例如,每个白内障手术之间周转时间),和供需匹配的可用劳动力/资源和服务,这是很有用的战略规划和分配的资源在医疗保健服务。大数据从大规模人群为基础的研究也提供了无价的信息服务覆盖率和卫生公平(或不平等)。例如,有效的白内障手术覆盖率煤钢共同体()通常是用作衡量评估服务访问白内障手术,手术的结果。最近以人群为基础的研究中,基于148快速评估的可避免盲症(拉布)调查数据涉及~来自55个国家的500000名成年人年龄在50岁及以上,煤钢共同体报道,国与国之间的差异很大,较高的利率更高的收入水平的国家,强调需要努力改善和增加手术的质量在资源不足的国家(麦考密克et al ., 2022)。
4所示。未来的发展方向
4.1。大数据和人工智能的集成
大数据和AI-assisted技术之间的关系是高度协同和密不可分。的严重性和性质大数据通常需要先进的计算能力,软件和算法(例如,基于机器学习和深入学习人工智能算法)来处理和分析数据。另一方面,发展高度精确和可概括的人工智能算法通常需要大数据的输入,满足“5 Vs”的原因。与大数据研究和数字技术的迅速发展,近年来,预计AI-power大数据分析平台,再加上远程医疗,将塑造未来的医学Sim et al ., 2016;Ting et al ., 2019 a;吴et al ., 2019)。需要这些创新的数字技术在临床实践中进一步加剧了最近COVID-19大流行,所有分支机构的医疗保健服务,包括眼科,已经严重影响了(先生et al ., 2020;Ting et al ., 2020 b,c,华氏2021度;怀特劳et al ., 2020;何鸿燊et al ., 2021;金正日et al ., 2021)。
到目前为止,大数据驱动的人工智能技术在许多领域已经证明其临床潜力的角膜疾病和白内障。这些包括筛查和诊断各种疾病(本土知识如圆锥形角膜,角膜透明度)、白内障和屈光手术术前计划,为各种疾病(自动化临床决策Rampat et al ., 2021)。研究表明,一些人工智能算法的诊断准确性可以高达92 - 97%检测圆锥形角膜和临床前圆锥角膜或印版圆锥角膜(Arbelaez et al ., 2012;Smadja et al ., 2013;伊达尔戈et al ., 2016;Issarti et al ., 2019;Lavric瓦伦汀,2019;Ting et al ., 2021 b)。自动评估的角膜内皮细胞密度在正常和病变的眼睛以及角膜guttata基于AI-assisted算法使用镜面显微镜图像和/或retroillumination裂隙灯照片,已经开发改善管理和随访患者角膜内皮疾病和post-endothelial角膜成形术(约瑟夫et al ., 2020;Vigueras-Guillen et al ., 2020;Shilpashree et al ., 2021;Soh et al ., 2021;Karmakar et al ., 2022)。最近的一项研究也报道了潜在的机器学习算法在预测10年期贪污PK的生存和最高DSAEK用随机森林生存分析变量重要性因素(Ang et al ., 2022)。理解的预测因素允许临床医生处理任何修改的术前因素,选择最合适的类型的角膜移植术为每个病人,和优化长期移植物的生存。这也将有助于减少需要再接枝于,已被证明是最常见的适应症角膜成形术(Ting et al ., 2012;Aboshiha et al ., 2018)。
此外,几项研究已经证明了人工智能算法在诊断和区分能力的本土知识的类型,和本土知识区分积极治疗角膜瘢痕(刘et al ., 2020;Lv et al ., 2020;小山et al ., 2021;女子et al ., 2022)。这些技术是特别有用的在资源和专业知识缺乏的地区。最近,李et al。(2020)报道DL-based AI算法性能优越的诊断范围广泛的角膜和结膜疾病,包括本土知识、翼状胬肉和结膜炎,白内障基于使用裂隙灯照片。更重要的是,该算法能够提供自动化临床建议进一步管理,包括临床观察、医疗和外科干预措施。这可以大大减少诊断咨询时间和改善医疗系统中的工作流效率。本土知识等急性眼条件,及时诊断是至关重要的在实现一个好的结果;因此一个有效AI-powered平台可以作为一个小说诊断解决方案,尤其是在中低收入国家的要求。
自动检测和分级白内障的诊断晶状体后囊膜浑浊的人工智能算法也被描述(徐et al ., 2020;古铁雷斯et al ., 2022)。此外,新一代又一代的人工计算公式,基于大data-powered人工智能算法,也被开发来提高预测精度的晶体(拉达et al ., 2021;古铁雷斯et al ., 2022)。通过使用一个数据集的~ 5000例,李t . et al。(2022)最近展示了人工智能在提高预测能力有效的镜头位置和改善现有的晶体公式的准确性,包括Haigis霍夫尔Q, Holladay和SRK / T。因此,预计数百万的数据放置在几个国家白内障注册中心可以利用培训和发展影响基于ai人工计算公式和优化视觉和屈光白内障手术的结果在不久的将来。
4.2。授权的大数据研究物联网,mHeath和可穿戴设备
潜在的大数据的研究进一步提供了最近的快速扩张和发展物联网技术(物联网),移动健康(健康;医疗和公共卫生实践的一个分支由移动设备),和可穿戴设备(凯利et al ., 2020)。到目前为止,据估计,全球有超过20亿人拥有手机,利用app-based, > 5000万人互动的健康保健和self-triage (Millenson et al ., 2018)。移动医疗的范围和应用程序范围大大提供健康教育、数字治疗,诊断和治疗的临床决策支持,改善临床结果通过行为修改(罗兰et al ., 2020)。角膜的领域内,Inomata et al。(2020 b)利用众包大数据,从移动应用(DryEyeRhythm)获得约3000参与者,参与者识别与诊断和确诊d症状并确定相关的危险因素。此外,它发现在d患者抑郁症状更普遍,使早期检测和干预抑郁症在这群人(Inomata et al ., 2020 a)。
可穿戴设备的最新进展也启用实时收集数以百万计的健康点(如心率、脉搏、血数步,日常活动,等等)的非侵入性诊断和监测的各种疾病,包括心血管疾病、肺部疾病、高血压和糖尿病,在别人(鞠觉亮et al ., 2019;陆et al ., 2020)。研究表明,智能隐形眼镜(CLs)若技术能够检测内容和代谢物,包括葡萄糖液,使实时非侵入性检测和监测糖尿病和癌症(公园et al ., 2018;李s . et al ., 2022)。大数据从这些若技术可能会用于CL使用者在未来,这些聪明的CLs有助于及早发现任何撕裂代谢物和炎性细胞因子的变化,这可能有助于预测的风险发展CL-induced d,炎症和传染性角膜炎。
此外,陈et al。(2021)最近开发了一种blink-sensing眼镜检测d主题和健康之间的闪烁模式控制。有人认出了近年来增加数字屏幕使用(职业、娱乐或教育目的)是一个重要的诱发危险因素d (用和Galor, 2020)。提出了几种机制,包括减少/异常闪烁(这可能导致眼泪蒸发和眼表炎症)和损伤从发光数字屏幕的设备。因此,大数据从这些blink-sensing眼镜有可能生成的监控数字屏幕的闪烁模式和行为用户与d(或个人),它允许一个有效的修改的生活方式和提高d的管理。
4.3。大数据在预测、预防、个性化,和精度(P4)药
与multi-omics数据的可用性指数增加,大规模人群为基础的研究,电子健康档案,和数字技术,成为可以利用这些大数据实现预测,预防,个性化、参与式(P4)药。而不是治疗的患者反应性地根据症状和体征,P4医学提倡个性化保健每个单个分子,细胞和器官水平,使治疗更有效和具有成本效益的弗洛雷斯et al ., 2013)。此外,结合实时健康数据收集从这些可穿戴智能设备与临床和“multi-omics”数据可以提高某些多因子疾病的理解和管理(例如,d)生活方式和环境因素起着至关重要的作用在疾病的发病机理和表型特征(Inomata et al ., 2020 c)。
最近,Inomata et al。(2021)突出的潜力mHealth分享服务通过使用一个数据驱动的多维数字表现型战略评估和d进行分类,这是一个高度异构和多因素疾病。大范围的数据,包括人口、病史、生活方式问题,眨眼传感(通过智能手机相机和CIFaceFeature面部检测)和日常主观症状(使用日本版本的眼部表面疾病指数(J-OSDI)],通过DryEyeRhythm手机应用程序收集。随后,通过分层聚类的热图,作者能够可视化和分类d患者分为几类不同的d特征,说明潜在的P4医学管理d。
大数据的潜力在塑造P4医学眼科是巨大的。例如,增加大数据的可用性,可以个性化的人工选择接受白内障手术患者和预测那些最有可能受益于某种类型的人工晶体植入物(例如,多病灶的比单聚焦的)。还可以利用大数据的力量(AI)预测的白内障手术后的术后并发症的危险,这有助于区分群适合社区随访的病人与医院随访,从而减轻负担过度超前消费的医疗保健服务。此外,结合表型和基因型数据以及生活方式的因素(例如,倾向于眼摩擦),它可能会预测的圆锥形角膜患者最有可能的进步,从而使角膜交联等早期预防性干预预防进展和保持良好的视力。
4.4。潜在的障碍使大数据研究及其临床潜力
大数据的潜在价值,EHR,远程医疗和健康医疗长期以来一直被世界卫生组织发表的一份报告的2016年全球电子健康的天文台(世界卫生组织,2016年)。然而,一些障碍存在翻译他们潜在的实际临床值(Hulsen et al ., 2019;Uslu Stausberg, 2021)。的一个主要障碍是成本。建立和维护这样的大型平台,注册中心和EHR通常需要大量的金融资源和劳动力,这解释了大数据的稀缺资源不足中低收入国家的要求。根据注册中心和EHR的规模,他们可以成本医疗服务从几万到几百万美元来建立和维护平台内的医疗服务(Menachemi科,2011年)。大数据的处理和分析也需要先进的计算能力、设施和专业知识为了到达临床有意义的结果和结论。此外,相当多的专业知识,劳动力、资源和设施,所有这些都与高成本,需要,以防止或减少EHR系统故障的风险,这可以极大地破坏和瘫痪的医疗保健服务,对患者造成伤害。
除了成本和劳动力的数量仍然是一个重大挑战与大数据相关的研究,包括数据完整性、准确性、异构数据源/平台、数据安全、共享、和可视化(Househ et al ., 2017;Dash et al ., 2019)。最大规模的EHR系统是专为临床服务的提供但不生成证据;因此,资本化EHR-derived大数据的临床研究目的是要挑战的一致性、准确性和完整性的数据。此外,许多的系统通常为通用医疗和外科服务创建,从而导致不准确或不完整的数据收集眼科疾病。例如,许多眼科诊断/代码不可用在一般EHR系统,抑制一个准确的评估和分析发病率、眼科疾病的特点、原因和影响提供卫生服务。
大数据研究的另一个潜在的障碍是隐私和数据共享。虽然已经有可用性的增加通过各种来源(大数据捕获图1为研究目的),处理这些数据是被禁止的,除非:(1)数据完全匿名;(2)数据所有者(即。,the patients, healthy volunteers, etc.) provide “explicit consent”; or (3) the processing of data are necessary for provision of healthcare services or for public interest (Hulsen et al ., 2019)。2018年,欧盟推出一套新的监管规定通用数据保护监管(GDPR)——保护数据隐私。8限制数据共享也地方需要从患者获得适当的同意之前的数据可以共享与另一个组织。此外,数据共享和管理进一步遵循公平原则,其中包括“可寻性”,“可访问性”,“互操作性”和“可重用性”(威尔金森et al ., 2016)。因此,实现大数据眼科研究的潜力,这些突出障碍需要充分考虑和解决。
5。结论
物联网技术的持续增长,增加移动医疗的可接受性,可访问性和智能设备、移动和可穿戴的价格和人工智能技术进步在未来几年可能会进一步扩大潜在的大数据的研究和应用在医学和外科手术,包括眼科(王et al ., 2020;Rono et al ., 2021;陶氏et al ., 2022)。建立大数据资源(如角膜移植登记处,基因组研究,生物银行,和大型EHR-based注册迄今为止提供大量有价值的临床和研究信息在白内障和多种角膜疾病,从non-sight威胁但功能衰弱(例如,d)看到威胁条件(如反向,PBK,圆锥形角膜,等等)。大数据拥有先进的许多疾病的理解,提供了重要的治疗和手术的基准,提高了治疗效果,明智的公共政策。也期待大数据研究将有助于推动P4医学领域。然而,目前一个重要的赤字和不匹配的可用性和对中低收入国家建设大数据的需求,强调需要增加努力和工作要投入资源不足的国家,失明二级角膜透明度和白内障主导(2015年皮内;谭et al ., 2015)。
作者的贡献
研究概念化和设计:DSJT和马。数据收集和起草最初手稿:DSJT。重要的修订手稿:RD、DSWT和马。所有作者的数据解读、分析和手稿的最终批准。
资金
DSJT承认来自英国医学研究理事会的支持/争取临床研究奖学金(先生/ T001674/1)。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
脚注
1。^https://www.ibm.com/雷竞技公司blogs/watson-health/the-5-vs-of-big-data/
2。^https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/blindness-and-visual-impairment
3所示。^https://restoresight.org/
4所示。^https://www.odt.nhs.uk/statistics-and-reports/
5。^https://www.ukbiobank.ac.uk/
6。^https://www.escrs.org/about-escrs/registries/eurequo/
7所示。^https://www.nodaudit.org.uk/resources/publications-annual-report
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收到:2022年8月12日;接受:2023年1月16日;
发表:2023年2月01。
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