作为图像分析的重点领域之一，眼科仅次于放射学（另一个在AI采用方面领先的专科），因此我们意识到人工智能（AI）将在眼科服务的提供方式上发挥重要作用。因此，皇家眼科学院正在加大努力，通过开发AI注册表来支持AI的安全和平等实施。
眼科是继放射学之后，第二个在图像分析方面高度依赖的领域。AI辅助的诊断和筛查工具将很快帮助眼科医生从职业生涯的开始阶段。它将从手术培训工具开始，逐步扩展到临床环境。AI可以快速而准确地分析视网膜扫描和其他眼科影像数据，在诊断过程中检测疾病症状。
例如，AI算法在检测糖尿病视网膜病变方面的准确性已经可以媲美人类专家，这为更及时和一致的疾病检测提供了巨大潜力。同样，AI对视网膜扫描的分析能够识别独特疾病“指纹”，包括心血管和神经退行性疾病，使其成为新兴领域“眼组学”中不可或缺的工具。AI还可以帮助制定个性化治疗方案，如计算白内障手术中人工晶状体的最佳屈光度。
除了诊断或临床环境外，AI在眼科还有其他潜在应用。该技术可以通过承担诸如组织预约安排和优先处理候诊名单等行政任务来现代化服务交付。
在幕后，伦敦、利物浦和贝尔法斯特的眼科阅片中心已经在医疗研究中使用AI。随着医疗器械公司开发AI作为医疗设备（AIaMD）工具，阅片中心正忙于测试和验证这些工具。他们还开发AI算法以处理分级的眼科图像，并学习如何识别疾病迹象。
在我们2024年5月的立场声明中，我们指出AI工具应通过迭代过程进行采用，眼科服务应定期进行审计、质量保证和包容性患者参与，以确保安全、公平和有效的实施。
我们将通过开发类似于皇家放射学院为该专科运营的AI注册表来帮助临床医生、委托人和NHS组织实现这一目标。该注册表将维护一份正在英国NHS眼科部门使用的AI工具清单，以帮助增加对AI使用情况的理解。
作为一家医学皇家学院，我们的工作关键在于设定临床标准和培训下一代眼科医生。随着AI在眼科各个方面的角色不断增长，我们需要考虑如何使我们在这些领域的工作跟上这些快速变化的步伐。
我们还将越来越多地参与围绕AI创新和实施的监管和政策框架。我最近访问了伯明翰，以了解更多关于NHS采购框架的信息，今年我们将与皇家放射学院合作举办全球AI会议。数据治理框架、数字互操作性和临床责任只是未来几年需要解决的一些问题，以实现AI的潜力。但现在已经无法忽视AI在眼科诊断、治疗或培训中将发挥的关键作用。
皇家眼科学院准备与其他各方合作，确保AI以最高标准的患者护理和公平获得的方式融入眼科实践。
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