カリフォルニア州サンフランシスコで開催された2025年の緑内障360会議で、前部および緑内障の専門家であるPaul Singh、MDは、アイケアネットワークと話すために時間をかけました。彼は、人工知能（AI）に関するパネルディスカッションと、薬物送達方法に焦点を当てたシンポジウムからの洞察を共有しました。ここで、彼は緑内障管理におけるこれら2つの重要な考慮事項について語っています。
編集者注：以下のトランスクリプトは、明確にするために軽く編集されています。
I.ポールシン、メリーランド： みなさん！ポール・シン、私はウィスコンシン州南東部にあるラシーンとケノーシャのアイセンターの社長です。私は前部セグメントで緑内障の専門家です。私はここ緑内障360 2025にいます。バスキンパーマーの素晴らしい外科医であるメリーランド州フェリペメデイロスと一緒にパネルにいて、緑内障の人工知能に関するパネルセッションがありました。そして、出てくる新しいテクノロジーを見るのはかなり印象的です。診断から、プラクティスの流れと効率性で私たちを支援し、誰が進歩しているのか、誰がそうでないかをよりよく理解するのに役立ちます。つまり、これらの試験室の車線では、フィールドからオクタク、歴史、歴史、歴史まで、自由に使用できるすべてのデータを取得する時間はあまりありません。行動計画。同様に難しい場合もあります。しかし、線に沿って私たちを助けるためにAIを持っていて、そのすべてのデータを取得し、理解するのに役立つ、進行はありますか？誰がより急速に進行しているのでしょうか？そして、また、意思決定プロセスのいくつかで私たちを支援することは、効率と流れで私たちを助けることになると思います。
研究センター用のAIもあります。個人的には、私には研究センターがあり、私たちは本当に私たちが持っているすべての研究プロジェクトに追いつくのに苦労しています。 AIが私たちが直面しているバックエンドの問題のいくつかにも役立つこと、私たちが行う必要があるプロトコルのいくつかを使用して、スポンサーからだけでなく最終的な両方のAIのヘルプも同様に、AIのヘルプを持っています。ユーザーと研究センター – 私は私たちを大いに助けると思います。その後、アウトリーチ、患者教育を伴うAIがあります。ですから、AIは私たちが将来見ているだけでなく、私たちを助けていると思います。 AIは今日、診断から治療計画、研究へのアウトリーチまで、すでにここにいます。ですから、エキサイティングな時間だと思います。私たち全員が受け入れていると思います。今朝、私たちは市場範囲のデータから、ほとんどの医師が今何らかの形のAIを利用しており、非常に肯定的であることを示して、素晴らしい話をしました。 [looking at] より多くのAIを採用する未来。だから、エキサイティングな時代。
また、ドラッグデリバリーに関するコートニーボービ、メリーランド州コートニーボーブとともにパネルもありました。ドラッグデリバリーはエキサイティングなトピックだと思います。現在、DurystaとIdose、そして現在開発中の製品がいくつかあります。うまくいけば、次の数年間、彼らは私たちに利用できるでしょう。そして、私たちがこの介入緑内障の考え方で見ているのは、コンプライアンスが現実的であるというこの理解だと思います。私たちがこれらの患者を治療し、コンプライアンスの影響を理解しないためには、患者の何人かが進行する理由の一部だと思います。患者が入って進んでいるときの医師としての欲求不満：彼らが準拠しているかどうかはわかりますか？ドロップは機能していますか？彼らはそれを目にしていますか？また、意思決定プロセスも理解します。誰かが局所薬を服用していて、私たちが進行中の患者が来るとき、私は次に何をしますか？コンプライアンスが不足している可能性があるため、知るのは難しいです。滴は機能していますか？彼らはそれらを目にしていますか？まあ、もしあなたがドロップにいないなら、あなたは薬物の配達をしたと言ってください – 彼らはまだ悪化しています…
私たちは、さまざまな製剤で薬物送達をしていると思います。また、それが前房内の硝子体内であるかどうかにかかわらず、それがIOLであるかどうかにかかわらず、さまざまな送達メカニズムと技術を持っていると思います。そして、私たちはますます多くのテクノロジーが私たちの道を進むのを見ていると思います。したがって、薬物送達はここにとどまることは疑いの余地がありません。私は、この介入緑内障の考え方の中で、SLTとともに、MIBSとともに低い侵襲的な緑内障の手術とともに美しく落ちると思います。現在、これらのテクノロジーのすべてが彼らの場所を見つけています。そして、それはもうどちらかではありません。私の部屋に患者がいると、いつでも、生活の質を最大化するだけでなく、IOPでできる限り攻撃的になり、コンプライアンスの問題を最小限に抑えるにはどうすればよいですか？これらのすべてのデバイスとテクノロジーはすべて一緒に機能します。薬物送達はその大きな部分だと思います。
まず第一に、緑内障で何が起こるかは、人口が増えていることだと思います。私たちには、眼科医、特に緑内障の専門家が出てくることはそれほど多くありません。したがって、より効率的で、患者に対処し、それらの患者を特定し、さらに重要なことには、どの患者がより迅速に進行するか、どの患者がより迅速に進行しないかを特定する方法が必要です。私たちの診療所でそれらを見る必要がある頻度と私たちがどれほど積極的でなければならないかをトリアージすることができます。私たちは、私たちが攻撃的に着るべき人を理解できるようにするために、より多くの手順、より多くの診断を利用することになると思います [when] 同様に治療。私たちが直面する最大の問題は人口増加だと思います。プロバイダー [are] 同じ速度で成長していません。これらの患者が世話をするに値する方法でこれらの患者をどのように世話し、これらの患者のいずれかの進行率を最小限に抑えますか？そして、いつか私たちはビジョンを回復する能力を持っていると思います。これは、おそらくこのすべての最もエキサイティングな部分だと思います。それは単なる神経保護ではありませんが、実際に機能の一部を復元できますか？いつかそこに着くと思います。
#I.ポールシンメリーランド州は人工知能が緑内障の専門家が決定を下すのに役立つと言います