据中国流行病学研究资料显示，40岁以上人群青光眼患病率为2.6%，致盲率约30%。由于青光导致的盲是不可逆的，预计到2020年，中国将有2100万的青光眼患者，产生近630万盲人及超过1000万的视觉残障人士，给患者家庭及社会造成沉重的负担。
同时，和其它眼科疾病相比，青光眼早期诊断也十分困难，需要综合考虑眼压、眼底C/D形态、视野、OCT视网膜神经纤维层改变等多个因素，更为依赖专业医师的诊疗水平。
人工智能助力青光眼早期筛查
近年来，人工智能的技术进步引领了许多领域的创新与革命，AI辅助下的医学影像判读与诊断取得了实质性的进步。在青光眼的防治方面，人工智能同样能带来很多惊喜。
腾讯医疗健康副总裁王少君表示，青光眼的防治需要多学科协同合作和技术融合，人工智能能为其防治带来更多可能。“在人工智能的辅助下，有望提升医生诊断青光眼的准确率和效率。人工智能通过深度学习建立诊断模型，能够提供眼底图片的辅助参数，只需要数秒即可初步判断被检者是否存在眼底疾病，给出诊断意见。而正常情况下，眼科医生需要花费3-10分钟。”
同时，人工智能还能够弥合医院、医生间诊断水平上的差异。由于青光眼发病、诊断的复杂性，加之眼底病灶微小，部分基层医生经验不足等原因，诊断青光眼有一定的难度。但人工智能技术可复制，对于缓解中国医疗水平地域差距有着积极意义，推广和使用人工智能筛查青光眼，将对临床青光眼的诊疗带来创新性变化。
腾讯在眼科中探索人工智能技术应用始于对糖尿病视网膜病变的筛查。2017年10月底，腾讯联合西部眼科联盟成立人工智能医学影像联合实验室，一起启动糖尿病视网膜病变筛查的临床预实验。经过对数十万张糖网分期数据进行学习剖析，，腾讯首款将人工智能技术运用在医学领域的产品“腾讯觅影”对糖尿病视网膜病变的识别准确率已高达97%。
腾讯医疗健康副总裁王少君介绍，与同仁医院王宁利专家团队达成合作后，将加快人工智能在青光眼领域的研究和应用，腾讯也将继续深化在眼科的探索，包括眼科OCT(光学相干断层扫描)以及其他眼科病种如老年黄斑病变、高血压眼病等，帮助更多眼科医生解决临床问题。
