A szerzők áttekintést adnak a párhuzamosan futó látópályák működéséről és azok klinikai vonatkozásairól irodalmi összefoglalóként, illetve az erre vonatkozó saját vizsgálataik alapján. Elsősorban a különböző nagyságú sejtek és különböző vastagságú idegrostok által jellemzett X-, Y- és W-pályákkal, illetve ezeknek a főemlősökben megjelenő magnocelluláris, parvocelluláris és koniocelulláris analógjaival foglalkoznak. Állatkísérletekben, az egyes sejtek elektromos aktivitásának regisztrálásával meglehetősen egyszerű a pályák elkülönítése. Lényegesen nehezebb az emberi látópályák jellemzése, illetve szelektív megbetegedésük esetén a károsodás kimutatása. A szerzők áttekintik a diagnosztikában is számba jövő nem invazív technikai lehetőségeket. Végül megemlítik azokat az ideggyógyászati, szemészeti és pszichiátriai betegségeket, amelyekben adatok vannak arra, hogy a különböző látópályarendszerek nem kiegyensúlyozottan károsodnak. Az áttekintés alapján megállapítható, hogy - elsősorban diagnosztikai téren - a párhuzamos látópályák élettani, morfológiai és patológiai koncepciójának bevezetése új elemeket szolgáltat a szemészek, ideggyógyászok és pszichiáterek számára.

A teljes népességet tekintve a szemfelszínbetegség (ocular surface disease) nem ritka probléma idősebb személyeken. A glaucomás népességen belül a cseppkezelés által kiváltott szemfelszínbetegség különösen gyakori, súlyos és komplex patogenezisű. Ennek oka az, hogy a szemnyomás csökkentésére használt szemcseppek konzerválószerei, főként a benzalkónium-klorid, gyakran váltják ki vagy súlyosbítják a szemfelszínbetegséget. A betegek szemtünetei jelentősen csökkentik mind a kezeléshez mutatott adherenciát, mind a látással kapcsolatos életminőséget. Éppen ezért a glaucoma cseppkezelése által kiváltott szemfelszínbetegség rontja a glaucoma hosszú távú kezelési eredményét. A jelen közlemény összefoglalja a glaucomakezelés kiváltotta szemfelszínbetegség patogenetikai vonatkozásait, valamint bemutatja, hogyan lehet a fő patogenetikai tényezőt kiküszöbölni, és a szemfelszín állapotát normalizálni teljesen konzerválószer-mentes szemnyomáscsökkentő szemcseppek alkalmazásával.

Mi köze a gónak a klinikai döntéshozatalhoz? A klinikai orvoslás egyik legjelentősebb intellektuális kihívása a bizonytalanságban történő döntéshozatal. A hagyományos orvosi döntéshozatal intuitív és heurisztikus mivoltának pszichológiai csapdáin kívül az információhiány, az erőforrások szűkössége, az adott orvos-beteg kapcsolat jellemzői egyaránt hozzájárulnak annak bizonytalanságához. A formális, matematikai számításokon alapuló döntéselemzés, amelyet széles körben használnak a klinikai irányelvek fejlesztésében, illetve az egészségügyi technológiák értékelésében, elvben jó lehetőségeket kínál az intuitív dön­téshozatal hibáinak elkerülésére, ugyan­akkor az egyéni döntési helyzetekben többnyire nehezen alkalmazható,és az orvosok többségétől idegen. Ennek a módszernek is vannak korlátai, különösen az egyéni döntéshozatalban, beleértve a számításokhoz felhasznált input adatok esetleges hiányát, illetve jelentős bizonytalanságát, valamint a matematikai modellek korlátait abban, hogy egy komplex rendszer folyamatait és a folyamatok egyéni variabilitását megfelelően tudják reprezentálni. A klinikai döntéstámogató rendszerek mindezek ellenére hasznos segítséget jelenthetnek az egyéni orvosi döntéshozatalban, ha megfelelően integráltak az egészségügyi információs rendszerekbe, és nem szüntetik meg az orvosok döntési autonómiáját. A klasszikus döntéstámogató rendszerek tu­dásalapúak, szabályrendszerekre, problé­ma­­specifikus algoritmusokra épülnek. Szá­mos területen alkalmazzák az orvosi adminisztrációtól a képfeldolgozásig. A nap­jainkban zajló informatikai forradalom eredményeképpen olyan mesterséges intelligenciaként emlegetett gépi tanulási módszerek jönnek létre, amelyek már ténylegesen képesek tanulni. A mesterséges intelligencia ezen új generációja nem konkrét szabályrendszerekre épül, hanem hatalmas adatbázisokon magukat tanító neurális hálózatokra és általános tanulási algoritmusokra. Ezek a mesterséges intelligenciák egyes területeken, mint például a sakk, a gó, vagy a va­dászrepülőgép vezetése, már jobb teljesítményre képesek, mint az em­berek. Fej­lesztésük bővelkedik kihívásokban, veszélyekben, ugyanakkor olyan technológiai át­törést jelentenek, ami megállíthatatlan és át­alakítja világunkat. Alkal­mazásuk és fej­lesztésük az egészségügyben is megkezdődött. A szakmának részt kell vennie ezek­ben a fejlesztésekben és megfelelő irányba kell, hogy terelje azokat. Lee Sedol 18-szoros gónagymester visszavonult há­rom évvel AlphaGo mesterséges intelligenciától elszenvedett veresége után, mert „Hiá­ba lettem világelső, van egy entitás, amit nem lehet legyőzni”. Ne­künk szerencsére nem versengenünk vagy győznünk kell, hanem el kell érnünk, hogy a mesterséges intelligencia biztonságos és megbízható legyen és az emberekkel együtt­mű­ködve ez az entitás eredményesebbé és hatékonyabbá tegye az egészségügyet.