青少年近視高發(fā),早已成為全球性重大公共衛(wèi)生問題。角膜塑形鏡作為一種臨床公認安全有效的近視防控手段,在青少年近視防控中應(yīng)用廣泛。但傳統(tǒng)角膜塑形鏡驗配仍存在明顯短板:鏡片配適評估、鏡片偏位判斷等關(guān)鍵環(huán)節(jié)高度依賴醫(yī)師經(jīng)驗,主觀性強、重復性差,且難以在驗配早期預(yù)測近視防控效果,制約了近視精準防控的效率。
近日,首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院宋紅欣教授團隊聯(lián)合北京郵電大學賀志強教授團隊開展研究,成功開發(fā)了一套針對角膜塑形鏡驗配全流程的AI評估方案,實現(xiàn)驗配智能化、客觀化覆蓋,為青少年近視精準防控帶來全新技術(shù)支撐。相關(guān)成果以“人工智能在角膜塑形鏡驗配全流程應(yīng)用研究”為題,發(fā)表于《科學通報》。
一、傳統(tǒng)驗配存在短板,近視精準防控面臨挑戰(zhàn)
角膜塑形鏡是青少年近視防控的核心手段之一,其效果與驗配精準度高度相關(guān),但傳統(tǒng)流程存在諸多難題:鏡片配適評估依賴醫(yī)師觀察熒光素染色結(jié)果,易受淚液、操作手法及經(jīng)驗影響,缺乏統(tǒng)一標準;鏡片偏位評價靠醫(yī)師主觀分析角膜地形圖,難以精準量化;更關(guān)鍵的是,戴鏡后防控效果個體差異明顯,臨床無法早期預(yù)測眼軸增長,難以及時調(diào)整個性化方案。現(xiàn)有驗配中的AI應(yīng)用研究多局限于單一環(huán)節(jié),缺乏全流程綜合評估工具,亟需技術(shù)突破推動近視防控向精準化、標準化轉(zhuǎn)型。
二、學科交叉融合,構(gòu)建角塑驗配全流程AI評估方案
為破解傳統(tǒng)角塑驗配的核心痛點,宋紅欣教授團隊聯(lián)合北京郵電大學賀志強教授團隊,開展AI與臨床驗配的深度融合研究,圍繞角膜塑形鏡驗配、復診、效果預(yù)測三大核心環(huán)節(jié),構(gòu)建起多算法融合的全流程智能評估體系:
1. 鏡片配適狀態(tài)分類:對熒光素染色評估視頻進行預(yù)處理,剔除瞬目、眼球轉(zhuǎn)動等干擾因素,采用融合時間與空間注意力機制的深度學習算法,通過兩階段分類策略,先區(qū)分特征顯著的配適偏緊狀態(tài),再精準判定配適合適與偏松狀態(tài),有效避免類別混淆,提升評估準確性。
2. 鏡片偏位量化評價:運用K-means算法聯(lián)合加權(quán)最小二乘法,對角膜地形圖中的離焦環(huán)進行最佳橢圓擬合(圖1 ),以瞳孔中心為參照點計算偏位量,并將鏡片偏位程度分為輕度、中度、重度三個等級,實現(xiàn)偏位評價的定量化、標準化,減少對醫(yī)師主觀經(jīng)驗的依賴。
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圖 1角膜塑形鏡戴后離焦環(huán)使用K-means聯(lián)合加權(quán)最小二乘法擬合
3. 近視防控效果預(yù)測:通過Pearson相關(guān)系數(shù)分析篩選出與眼軸延長顯著相關(guān)的基線因素,結(jié)合角膜地形圖離焦環(huán)高度、面積、體積及治療區(qū)面積等量化數(shù)據(jù),運用多元線性回歸和時間序列卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建戴鏡后12個月眼軸增長預(yù)測模型,同時捕捉眼軸增長的線性與非線性特征,大幅提升預(yù)測精準度。
三、算法模型驗證可靠,AI評估優(yōu)于人工主觀判斷
經(jīng)驗證,該AI方案在上述各環(huán)節(jié)性能優(yōu)秀,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)人工評估。
配適狀態(tài)分類中,算法在兩階段的準確率、敏感性、特異性均超80%,三種配適狀態(tài)分類正確率達80%~83%,重復性顯著優(yōu)于人工;鏡片偏位評價中,算法結(jié)果與醫(yī)師統(tǒng)一結(jié)論一致率達83%,95%置信區(qū)間內(nèi)與人工評估無差異且可重復性更優(yōu);防控效果預(yù)測中,本模型預(yù)測誤差低于傳統(tǒng)線性回歸模型,能可靠預(yù)測戴鏡12 個月眼軸增長,為早期調(diào)整診療方案提供依據(jù)。
四、推動技術(shù)落地,賦能近視精準防控邁向新階段
該AI評估方案實現(xiàn)了角膜塑形鏡驗配全流程的智能化輔助,突破傳統(tǒng)驗配經(jīng)驗局限,為醫(yī)師提供高效智能的輔助工具,減少人為誤差、提升驗配精準度與安全性,具有重要的臨床價值和推廣前景。未來,團隊將擴大樣本量、進一步優(yōu)化算法模型,推動方案臨床轉(zhuǎn)化與普及,為青少年近視精準防控筑牢防線。
本研究由北京同仁醫(yī)院宋紅欣教授擔任通訊作者,在讀碩士生侯月為第一作者。解放軍總醫(yī)院孫小明醫(yī)生協(xié)助完成臨床數(shù)據(jù)收集與整理,北京郵電大學陸榮參與了圖表繪制、數(shù)據(jù)分析及算法試驗,牛凱教授、賀志強教授則在算法與研究任務(wù)結(jié)合及模型構(gòu)建方面提供了整體指導把關(guān)。研究得到首都衛(wèi)生發(fā)展科研專項(2022-1G-4083)和國家重點研發(fā)計劃(2024YFC2419503 )資助。
文章信息
侯月,孫小明,陸榮,等.人工智能在角膜塑形鏡驗配全流程應(yīng)用研究. 科學通報, 2026.
https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5584.
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