圆锥角膜是近视角膜屈光手术的禁忌症误解
众所周知，“圆锥角膜”是近视角膜屈光手术的禁忌症，典型圆锥角膜的术前排查并不困难，而一些“亚临床期圆锥角膜”如何被及时发现，是保障手术安全的关键所在。屈光手术医生采用各类角膜地形图来做屈光手术前患者的筛查，我们一致的意见是：对于那些有可能发生术后角膜膨隆，进而造成最佳视力丢失的高风险患者避免做角膜激光手术，强调要在手术前获得“正常”的角膜图像。但是无法做到一致的是：不同医生凭借不同的设备与经验，各自心目中都有不同的阳性体征筛查标准，这样会出现一种比较奇怪的现象，同一个患者，通过这位医生检查可以手术，医院的医生检查之后却认为手术有风险，出现这种情况的原因是医生们对角膜图像判读存在一定的差异与误解。
近视手术看似简单，其实未必。患者术前筛查的问题无疑是复杂的，甚至会超过手术过程，需要手术医生进行全方位的权衡。值得注意的是，地形图图像只能告诉我们角膜形态是否“正常”，还是符合圆锥角膜的某一项或多项体征，但是决不能预测未来发生“角膜圆锥”的风险。当我们发现一个“难看”的图像，总在一个问题上纠结：“这个患者是否有圆锥角膜或者有趋势？”与其在这个问题上徘徊，不如更加实际的考虑：“这个患者是否能够安全地接受激光手术？而不会因为术后角膜不稳定和不规则引起最佳矫正视力的下降？”
“角膜圆锥”有明确的概念和体征诊断范围，但是当前还没有一个可以被所有医生接受的“疑似圆锥角膜”定义，因为“疑似”的指标很多、很宽泛。我们需要明确一名患者是处于圆锥角膜的“亚临床期”而非圆锥角膜的“疑似病例”。有一些患者，地形图数据中的一个或多个指标异常，她（她）们术前就被戴上了“疑似圆锥角膜”的帽子，但是做了激光视力矫正（LVC）之后，并没有发生视力下降。而另外一些地形图正常的患者做LVC，却发生了术后角膜膨隆和视力下降。因此在手术前患者筛查时，将角膜地形图放在适当的范围内进行分析很重要，而不能将角膜地形图作为“圆锥角膜”唯一的筛查标准。
查看圆锥角膜的统计学资料发现，角膜地形图的敏感性、特异性均低于%。抛开医学与法律问题，利用角膜地形图和三维断层扫描图像筛选可疑患者，是一件非常有趣的事情。我看到极少数LASIK术后发生角膜膨隆的病例，术前角膜地形图或断层图像都没有圆锥角膜的表现，很多医生依靠机器给出的所谓“安全”提示来实施手术，而不是去发现角膜往“圆锥”方向发展的趋势改变。我们知道，所有最终诊断为“圆锥角膜”的患者开始都是正常的角膜形态，地形图或断层扫描在出现改变之前都不能进行预测，手术医生的任务就是将此类的“亚临床期圆锥角膜”患者，在它们还未发生异常形态改变之前筛查出来。
那么，我们该如何提高“亚临床期”圆锥角膜的早期发现能力呢？过去十年角膜地形图技术的进步令人兴奋。首先Bausch+Lomb（Rochester，NY，USA）为我们提供了基于裂隙扫描的OrbscanII，最近欧洲市场已经有了OrbscanIII。我们开始理解与圆锥角膜发展密切相关的角膜后表面变化。最近几年，OculusPentacam（Arlington，Wash，USA）与CSOSirius（Florence，Italy）在中国大陆普及较快，Scheimpflug断层扫描技术使医生们开始认识到OrbscanII裂隙扫描的局限性，以及给临床带来的误导。Pentacam在BAD里安装了一个正常人数据库和回归分析工具——Belin/AmbrosioEnhancedEctasiaDisplay，将与数据库有差异的病例，标识出异常提示，给予临床医生以警示。
不幸的是，过去几年里有一个令人不安的趋势，很多医生在错误地使用Pentacam的BAD。由于不理解多变量回归分析，许多医生主观分析了Pentacam结果所包含的意义，BAD扫描的某一个或多个“D”值曝红、曝黄，甚至加上最终的大“D”值也曝黄，并不意味着角膜膨隆的风险增加，而所有的D值都是正常颜色的患者，却并不意味着角膜形态没有问题。可医生们却简单地凭借Oculus的工程师设计的显示结果就为患者下决定——做？还是不做？要知道工程师不是临床医生，他们没有根据患者的整体情况去设计显示结果，而仅仅是某一个或多个指标与数据库中的“圆锥角膜”患者数据接近或一样，就标识为异常。也没有考虑医学所特有的法律环境，现有的医疗氛围，医生们为了保护自己，看见数据有异常提示就不敢为患者手术，以免“惹火烧身”，因为曝黄/曝红的数据将为法律纠纷提供不利于医生的证据，所以很多医生多一事不如少一事。这样就将很多本来可以安全手术的患者挡在大门以外。也许Oculus可以考虑一下利用软件能力去除异常“D”值的红色/黄色标记，以减少医生对发生医疗法律纠纷的担心，医生们可以更多的凭借自己的专业读图能力来判断患者能否安全接受手术。
举例说明：我曾经见到过一位患者，角膜厚度只有微米左右，因为长期配戴隐形眼镜导致角膜上缘的不透明血管翳，云翳区域会被排除在数据分析直径以外，导致角膜最薄点所在位置偏离重新“模拟构建”的角膜中心，薄角膜结合最薄点偏心，与数据库的圆锥角膜病例接近，Pentacam的BAD的Dp值（厚度变化率）就会曝黄或者曝红，事实上这个患者的角膜形态非常好，近视度数也只有多度，接受表层的LASEK手术或者全激光TransPRK手术是没有问题的。但是曝黄或者曝红就会让医生们很纠结，甚至停下治疗的步骤。Pentacam的最新版本软件里增加了CorneaDensito，以帮助医生解决遇到的类似问题。
现阶段三维眼前节系统的分析软件中都有“多变量回归分析”的功能，临床实际应用中，多变量回归分析需要与患者的年龄、屈光度数、度数稳定性、角膜厚度、注视性质、用眼习惯等重要指标结合（推荐圆锥角膜诊断时要考虑的一些额外因素，见下面三个表格），作为最终判断结果才是最好的预测值。单一的数据异常，从定义上看是较弱的疾病预测指标，不应该在筛查过程中单独应用。Pen的BAD中显示的5个权重最重的“D”值数据，是为了帮助临床医生解释最终的结果，而不是预测角膜膨出。还应该记住的是，即使BAD的最终“D”值显示为最好的预测值状态，也不是%准确，Pentacam的BAD最终“D”值是多变量回归。
每一个单因素的变量是根据其自身的预测价值进行衡量。每个变量都和一个大的、已知的正常角膜和圆锥角膜患者的数据库进行比较，然后在ROC曲线图上画图显示其敏感性和特异性，比较此个体变量的预测特性。因此，最终“D”值不是角膜膨出的百分比预测指标或者一个标准差，而是一个基于正常数据库人群的真实/假阳性、真实/假阴性的预测指标。
意大利CSOSirius的Keratoconusscreening也是一个多变量回归分析软件，使用一种支持向量机（SupportVectorMachine）的分类器，对一定数量的正常/异常/手术后/疑似圆锥角膜/圆锥角膜的样本眼进行分类，样本眼并非数据库，而只是提供相对的参考范围，具有学习能力的SupportVectorMachine在此基础上建立一个比较庞大的数据库，Keratoconusscreening是将每一名患者的实际数据与数据库进行对比与评价，对角膜当前的形态与未来的发展趋势进行评估。
每个角膜的胶原纤维如果受到“错误”的损伤，都会存在一定的风险。为了让我们更好地预测患者的角膜是否可以“耐受”激光视力矫正手术（LVC），参考角膜地形图与眼前节分析数据的基础上，还需要观察角膜的生物机械（生物力学）特性，正在进行的大多数生物机械性研究包含识别“圆锥角膜风险与疑似患者”。现阶段，国内外都在进行小规模的有关LVC对角膜生物机械特性改变的研究，但结果无法得到一致的认可，关键是测量术前、术后角膜生物力学仪器的可靠性需要进一步确认。虽然有待提高，但现有技术仍然可以帮助我们在LVC改变角膜之前、之后收集每一名患者的生物机械特性数据，这能让我们更好地理解LVC导致的角膜动态变化。
如果圆锥角膜在刚刚发生时才能被角膜地形图和三维眼前节的断层图像发现，那么，角膜生物机械特性分析应该会比地形图与断层图像更早地发现角膜形态发生变异的趋势，并根据角膜厚度、粘滞度、手术消融的角膜组织量，来预测患者术后发生角膜膨出的风险。未来对激光视力矫正（LVC）患者的筛查很可能是先进的三维眼前节断层扫描和角膜生物力学分析仪的联合应用，以提高我们的筛查诊断能力，最终会让我们做更多手术，为患者提供最安全的手术保障。
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