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Lumic Lumic：眼科百科
青光眼

青光眼資料標準

一目了然的要點

Section titled “一目了然的要點”

1. 什麼是青光眼資料標準？

Section titled “1. 什麼是青光眼資料標準？”

概述

Section titled “概述”

青光眼資料標準是用於在青光眼臨床診療和研究中描述和傳遞診斷檢查結果、發現、診斷名稱及影像資料的通用規範。儘管電子健康記錄（EHR）的普及提高了臨床資料的可及性，但EHR與醫學影像儲存與傳輸系統（PACS）之間的資料共享仍然是一個重大挑戰。

資料標準化的必要性

Section titled “資料標準化的必要性”

資料標準化的需求源於以下三個因素。

臨床診療效率化：在繁忙的青光眼診所，每天需要將大量患者的視野檢查和OCT結果與既往資料進行比較。通過從視野和OCT中提取平均偏差和模式標準差等指標並整合到電子健康記錄中，可以將其與眼壓和視力歷史並排顯示。

研究資料整合：在大規模多中心研究中，需要從多個EHR和PACS中提取數百至數千名個體患者的資料，並將其轉換為通用格式。在使用機器學習的研究中，為了避免訓練資料的偏差，需要來自多樣化且地理分佈廣泛的患者群體的資料。

減少醫療浪費：原發性開放隅角青光眼的PPP建議對不可靠的檢查結果進行複查3)。如果沒有標準化的視野和OCT測量值傳輸，轉診機構可能會進行不必要的重複檢查。

Q 為什麼數據標準化在青光眼領域尤其重要？
A

青光眼的追蹤需要縱向比較視野檢查和OCT等多種影像檢查。然而，目前EHR中儲存的臨床數據和PACS中儲存的圖像數據往往是分離的。此外，不同OCT設備之間的測量值不兼容1)2)，沒有數據標準化，多中心研究和高效的臨床工作流程難以實現。

2. 主要數據標準類型

Section titled “2. 主要數據標準類型”

DICOM（醫學數位成像和通信）

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DICOM（醫學數位成像和通信）是用於傳輸醫學影像檢查及其結果的國際標準。所有EHR和PACS軟體都要求符合DICOM標準。它支援儲存原始圖像數據、檢查計算出的指標以及建立結構化報告。

與青光眼相關的主要DICOM補充標準如下所示。

補充標準發布年份內容
1102007視網膜神經纖維層（RNFL）和前房角檢查
1462010視野數據的儲存和表示
1522011RNFL厚度測量值

補充146標準化了固視不良、偽陽性率等品質指標，以及中心凹敏感度、平均敏感度和平均偏差。2025年發布了補充247，增加了結構化報告文件和DICOM封裝PDF的結構化資料欄位。

目前，尚無用於結構化視神經OCT測量的DICOM標準。黃斑網格厚度和體積的補充143（2008年）已存在。

SNOMED-CT

正式名稱：醫學系統命名法——臨床術語

目的：醫學概念的全面編碼

特點：為每個概念分配唯一代碼，關聯相關概念，並持續維護

青光眼範例：「青光眼（疾病）」= SCTID 23986001

使用：2005年的一項研究顯示其在眼科中覆蓋範圍最廣

LOINC

正式名稱：邏輯觀察標識符名稱和代碼

目的：標準化臨床測量值在設備間的傳輸

特點：為每個觀察提供六個維度（成分、屬性、時間、系統、尺度、方法）

青光眼案例：右眼眼壓 = LOINC 79892-6

目標：視力、眼壓、角膜厚度、視野、RNFL厚度的測量值

OMOP CDM

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OMOP CDM（觀察性醫療結果合作夥伴通用數據模型）是由OHDSI（觀察性健康數據科學與資訊學）計畫維護的通用數據模型。它標準化了觀察數據的結構和內容，實現高效的多中心研究分析。美國的「All of Us」研究計畫將EHR數據轉換為OMOP CDM。

OHDSI的眼科護理與視覺研究工作小組正在推動眼科領域的數據標準開發。

Q 使用符合DICOM標準的視野計有什麼好處？
A

使用符合DICOM標準的視野計，可以以結構化格式儲存和傳輸MD、PSD等視野指標。透過符合DICOM的PACS將數據整合到EHR中，並與眼壓、視力的隨時間變化並排顯示。此外，也便於多中心間的數據比較和向大規模研究提供數據。

3. 青光眼影像數據的標準化

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視野檢查數據

Section titled “視野檢查數據”

視野檢查是評估青光眼進展的主要診斷檢查。DICOM的「眼科視野（OPV）檔案格式」已成為儲存和傳輸視野結果的黃金標準。

主要的視野計包括Zeiss公司的Humphrey Field Analyzer 3（HFA3）和Haag-Streit公司的Octopus 900，它們提供不同的檢查策略、模式和指標。HFA3報告SITA Standard/Fast/Faster等檢查策略，以及VFI、MD、PSD、GHT等指標。

OCT數據

Section titled “OCT數據”

OCT作為青光眼診斷中的定量影像評估被廣泛使用1)2)。測量和分析三個參數組：視神經盤、視盤周圍視網膜神經纖維層和黃斑內層2)。

然而，OCT測量值存在重要限制。

設備間不兼容：譜域OCT和掃頻源OCT在技術特性、軟體和參考數據庫上不同，不同OCT設備測量的值不可互換1)2)。這是數據標準化的重要動機之一。

晚期的限制：在晚期青光眼，會出現地板效應，進一步的疾病進展不再反映為視網膜神經纖維層或黃斑參數的變薄1)。與視網膜神經纖維層厚度相比，黃斑參數的地板效應出現較晚。

分割錯誤：在高度近視或傾斜視盤中，容易出現假影或軟體分割錯誤1)。臨床醫師需要評估影像品質和分割分析的合理性。

應避免僅根據單一檢查結果診斷青光眼1)。

Q 不同廠商的OCT設備測量的數據可以比較嗎？
A

不同OCT設備測量的視網膜神經纖維層厚度和黃斑內層厚度值不具有互換性1)2)。這是因為每台設備的技術規格、分析軟體和正常資料庫不同。建議在追蹤中繼續使用同一台設備。未來，隨著資料標準的普及，有望實現不同設備之間的數據比較。

4. 最新研究與未來展望

Section titled “4. 最新研究與未來展望”

資料提取的現狀與挑戰

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2024年2月，來自美國10個學術機構的青光眼研究人員和資訊學專家舉辦了線上研討會，分享了視野和OCT資料大規模提取的當前實踐和挑戰。

南加州大學（USC）的Xu博士報告了PACS系統將每個視野檢查單獨儲存為PDF，無法批次存取的挑戰。介紹了使用Saifee博士開發的Python OCR演算法從PDF中提取視野指標的方法。

史丹佛大學的Wang博士報告說，現在可以使用FORUM（Zeiss資料管理系統）的高級資料匯出（ADE）工具以XML或DICOM格式匯出。正在與大型多中心資料庫SOURCE（Sight Outcomes Research Collaborative）的標準格式進行對齊。

未來展望

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青光眼領域的資料標準化有望朝以下方向發展。

  • 制定視神經OCT測量的新DICOM標準
  • 將眼科數據整合擴展至OMOP CDM
  • 建立視野與OCT數據自動整合至EHR的工作流程
  • 為多中心AI研究建立無偏見的大規模數據集

5. 參考文獻

Section titled “5. 參考文獻”
  1. European Glaucoma Society. European Glaucoma Society Terminology and Guidelines for Glaucoma, 6th Edition. Br J Ophthalmol. 2025;109(Suppl 1):1-230.
  2. European Glaucoma Society. Terminology and Guidelines for Glaucoma, 5th Edition. Br J Ophthalmol. 2021;105(Suppl 1):1-169.
  3. American Academy of Ophthalmology. Primary Open-Angle Glaucoma Preferred Practice Pattern. San Francisco: AAO; 2020.

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