人工智能在白内障诊疗中的应用进展

近年来，人工智能(artificial intelligence，AI)已经逐渐应用到医疗领域，通过提高效率、准确性和惠及基层等方面来促进医疗发展。目前，白内障的诊断主要依赖于裂隙灯图像，医师根据晶状体的浑浊程度和部位，结合相关病史给出诊断和治疗方案，基于图像识别的AI技术可以快速识别眼前段图像中的疾病特征，并定位病变位置和量化病变程度，根据测量的特征将对象进行分类，并依据共同特征将相似的患者/疾病/药物联系起来，从而发现数据中的隐藏信息。白内障筛查和诊疗需要巨大的资金和医务人员支持，逐年增加的患者数量，使得专业人员短缺的问题愈发锐，AI为患者、初级保健机构和医院之间提供了更高效的合作模式；对于青年医师而言，诊断配合较差的白内障患儿、计算人工晶体屈光度、评估后发性白内障等并发症、以及白内障手术的标准化培训都是不小的挑战，AI辅助诊断有助于提升临床工作，通过数据分析给出的诊断、诊疗建议也可帮助青年医师缩短学习曲线，扩大白内障筛查范围，缓解医疗资源不足的压力。因此，将AI技术应用到白内障的诊疗中，可能改变既有的疾病诊疗策略，为基层初级保健机构筛查和监测患者病情变化提供新的解决方案，为白内障的手术模式、围手术期管理及远期随访指出新的方向。本文旨在对国内外眼科白内障领域的相关文献进行汇总与梳理，对AI在白内障诊疗中的应用和优缺点进行分析总结，并对其应用前景进行展望。