远程医疗在早产儿中发现致盲疾病
根据国家眼科研究所(NEI)资助的一项研究，远程医疗是筛查潜在致盲疾病，即早产儿视网膜病变(ROP)的有效策略。研究人员说，如果广泛采用这种方法，可能有助于缓解医院眼科医生有限的压力，并为该国服务不足地区的婴儿提供更好的护理。NEI是美国国立卫生研究院的一部分。
的远程医疗该策略包括将婴儿眼睛的照片以电子方式发送到遥远的图像读取中心进行评估。图像阅读中心的工作人员接受过识别严重ROP迹象的培训，他们确定了是否婴儿应参考安眼科医生用于评估和潜在的治疗。这项研究测试了远程医疗方法重现眼科医生现场检查婴儿的结论的准确性。
费城儿童医院眼科教授Graham E. Quinn医学博士说:“这项研究为ROP筛查的远程医疗方法提供了验证，可以帮助挽救成千上万的婴儿免于失明。JAMA眼科．这项研究是由e-ROP合作小组进行的，该合作小组包括美国的12家诊所和加拿大的一家诊所。
在怀孕30周或30周以下出生的婴儿(足月妊娠40周)中，超过一半的婴儿会出现某种程度的ROP，但只有大约5%到8%的病例严重到需要治疗。在ROP中，眼睛后部视网膜组织中的血管开始异常生长，这可能导致视网膜的瘢痕和脱离。治疗方法包括用激光破坏异常血管，或者使用一种叫做冷冻消融的技术将其冷冻。早期诊断和及时治疗是预防ROP视力下降的最佳方法，这就是为什么美国眼科学会建议对所有孕龄30周或更小出生的婴儿或出生时体重小于3.3磅的婴儿进行常规筛查。
该研究评估了1257名早产儿在常规护理期间的ROP筛查远程医疗，这些早产儿平均提前13周出生。大约每九天，每个婴儿都接受眼科医生的筛查，医生评估是否有必要转介治疗。被推荐的患者被指定为具有推荐ROP (RW-ROP)的患者。在检查之前或之后，新生儿重症监护室(NICU)的一名非医生工作人员拍摄了婴儿视网膜的图像，并将其上传到俄克拉荷马城俄克拉荷马大学的安全服务器上。在费城宾夕法尼亚大学训练的非医生图像阅读器，然后下载照片，按照标准方案独立评估它们，并报告RW-ROP的存在或不存在。
通过远程医疗方法，非医生图像阅读器根据眼科医生的检查正确识别了90%被认为患有RW-ROP的婴儿。当他们看到缺乏RW-ROP的婴儿图像时，他们的正确率为87%。检查眼科医生在检查中记录了244名RW-ROP婴儿。经转诊治疗162例婴儿。其中，非医师图像阅读者在除3名婴儿(98%)外的所有婴儿中都发现了RW-ROP。
NEI临床应用小组负责人Eleanor Schron博士说:“这是第一个大型远程医疗临床调查，以测试非医生识别导致视力丧失高风险的ROP的能力。”她说:“研究结果表明，远程医疗可以改善全球数百万无法直接接触眼科医生的高危婴儿的ROP检测和治疗。”
在美国每年出生的390万婴儿中，约有45万(12%)是早产儿。在拉丁美洲、亚洲和东欧的中等收入国家，存活下来的早产儿数量激增。在这些地区，儿童因ROP致盲的比例估计为15%至30%，而美国为13%。远程医疗ROP筛查的一个优点是，它可以比眼科医生更频繁地进行筛查。奎因博士说:“如果不是在观察扭动的婴儿，检查视网膜要容易得多。”“如果当眼科医生去新生儿重症监护室时，婴儿太挑剔或因其他原因无法进行检查，检查可能会推迟到眼科医生回来，有时长达一周。”
根据该报告，每周ROP筛查——甚至对高危婴儿进行更频繁的筛查——是远程医疗的一个现实目标，可以帮助发现所有需要治疗的病例。在这项研究中，成像仅限于眼科医生检查婴儿的情况。在实践中，医院工作人员可以根据婴儿的体重、出生年龄和其他风险因素实施成像计划。奎因博士说:“有了远程医疗，新生儿重症监护室的工作人员可以在婴儿方便的时候拍照。”
用于评估ROP的远程医疗还有其他几个优点。
远程医疗可能有助于早期发现RW-ROP。在这项研究中，大约43%的晚期ROP病例在眼科医生发现之前就被远程医疗识别出来了——平均大约提前15天。
远程医疗可以使婴儿及其家庭避免不必要地转移到拥有更多资源和更多现场眼科医生的更大托儿所的困难和危险。奎因博士说:“远程医疗有可能让每家医院都有机会进行出色的ROP筛查。”
远程医疗还可能通过减少对眼科医生的要求来降低常规ROP筛查的成本，他们的时间最好分配给那些需要他们的关注和专业知识的婴儿。在另一项分析中，该研究发现，非医生和医生在评估RW-ROP照片方面取得了相似的成功。三名医生评估了随机抽取的200名婴儿的图像集(根据眼科检查结果，100名婴儿患有RW-ROP;100不)使用标准评分协议。平均而言，医生正确识别了约86%的RW-ROP病例;非医生组的正确率为91%。医生们正确识别了约57%的无RW-ROP的婴儿;非医生的准确率为73%。
建立远程医疗ROP筛查计划的费用包括购买一台用于拍摄视网膜照片的特殊相机，培训NICU人员拍摄和传输高质量照片，以及建立和维护图像读取中心。奎因博士说，“随着我们沿着这条道路前进，成像技术和图像分级技术的进步可能会进一步简化这个过程。”
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