EURETINA2018绝对干货，
阅前tips：本文共字，您将花费15min，获得关于抗VEGF治疗、眼底病与人工智能、nAMD、DME、RVO的最新知识。
编者按
年9月20日，在音乐之都维也纳，EURETINA（The18thEuropeanSocietyofRetinaSpecialistsCongress,欧洲视网膜专家学会）正式开幕。那么目前国际上的眼底病专家和学者们有什么最新看法和研究呢？本文为你详细介绍了本次会议最重要的专题之一——EURETINA眼底疾病管理与抗VEGF治疗，干货满满，不要错过。
文章目录1.抗VEGF治疗的现状与挑战——人工智能添砖加瓦
2.关于nAMD诊断与治疗的思考
3.不可不知——关于DME的10件事
4.不可不知——关于RVO的10件事
5.抗VEGF治疗的“狼来了”——如何预防眼内炎
6.抗VEGF治疗的过去、现在与未来
1.抗VEGF治疗的现状与挑战——人工智能添砖加瓦
UrsulaSchmidt-Erfurth教授第一个发表演讲，为大家带来关于目前抗VEGF治疗的现状。抗VEGF玻腔注药术作为一种“简单的”治疗方式，给大量患有视网膜疾病的患者带来了福音，并且还具有相当大的经济效益，堪称医疗的奇迹。但是医生应该如何选择注药模式呢？根据什么呢？
1.1.如何理解和应用OCT——影像学生物标记物的检测和运用
视网膜层间积液（fluid）是一项重要的OCT特征，可以在某些疾病中较好的反映出视功能的预后。可以用OCT中的中心视网膜厚度（CentralRetinalThickness,CRT）来反映积液的程度：
（1）在急性病变中，如RVO，CRT/fluid与视功能高度相关（CRT每增加μm，ERDTS视力下降9.0个字母）；
（2）而在慢性病变，如DME、nAMD，CRT/fluid与视力的相关性很低。
我们希望能有一种快捷、精准的方式来完成对某些疾病中积液（fluid）的识别、定量检测，以此来进行对各种治疗模式治疗效果（视力预后）的追踪、评估，如Ranibizumab0.5/2.0mgMonthly/PRN的预后区别。而近些年在各个领域大放异彩的人工智能技术刚好能帮助我们解决这个问题。
图1:不同类型积液（fluid）的临床意义。类似于一般概念中的的生物标记物，影像学生物标记物（imagingbiomarkers）是指在影像中所能检测到的生物特征，可以用来辅助诊断、随访等。在OCT中，积液可以分为两种：视网膜间黄斑积液（intraretinalfluid,IRF）（亮红色标记）和视网膜下黄斑积液（subretinalfluid,SRF）（浅蓝色标记），此外还有视网膜厚度（retinalthickness,TRT）、色素上皮脱离（pigmentepithelialdetachment,PED）（暗红色标记）等其他imagingbiomarkers。
图2:在CNV、DME、RVO这三种疾病中，使用深度学习对OCT图像进行全自动识别，可自动标示出图像中的IRF、SRF，准确率可达90-96%。第二行为参考标准，第三行为神经网络全自动识别结果。(FullyAutomatedDetectionandQuantificationofMacularFluidinOCTUsingDeepLearning,ThomasSchlegletal.)
图3:使用CNN卷积神经网络（目前流行的深度学习的一种方式）和图像分割技术，能从二维以及三维的方式，直观地、定量地观察OCT中TRT、IRF、SRF、PED随着治疗的进展发生的改变（Baseline-M0,M1,M2,M3）。
图4：在Treatandextend(Ranibizumab0.5mgTE,TREND)研究中，通过AI技术追踪每次复查时IRF、SRF、PED的定量变化，发现第一次注射药物后一个月（M1）时，SRF的变化对于治疗模式的选择最具有预测性。
图5：通过AI技术追踪每次复查时积液的定量变化，发现Afibercept和Ranibizumab减轻水肿、消除黄斑积液的速度比Bevacizumab快，同时也具有更好的视力预后。
1.2.未来新趋势——更多、更先进的OCT算法
OCT技术自从上世纪90年代应用到眼科之后，已经发展了数代。除了平时所用到时域OCT、频域OCT，未来科技还会发展出什么新型OCT技术呢？
图6：偏振敏感OCT（Polarization-SensitiveOCT,PS-OCT）是一种新型OCT算法，在普通OCT的基础上增加偏振光的识别，可以处理极化的光信号。nAMD中的视网膜下纤维化组织（subretinalfibrosis）具有双折射性质，能够被PS-OCT选择性识别。
图7：血管OCT（OCTAngiograghy,OCT-A）能够在无造影剂下，定量地显示出视网膜脉络膜中各层血管的纤维结构。OCT-A可以运用于观察疾病发展、治疗预后。
1.3.人工智能将继续会对医疗产生深远影响
人工智能是一个广泛的概念，并且在医疗行为中运用已久。从经典的机器学习算法（人工提取特征、设定参数），到深度学习的监督学习，再到无监督学习（病损数据集的建立），人类正在逐渐的将经验性的任务交给计算机去完成。这将极大的解放人类医生的“双眼”，可以让我们把更多的时间放在北京中科白殿疯怎么样白癜风的医疗医院
