北京
青少年近視高發，早已成為全球性重大公共衛生問題。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用廣泛。但傳統角膜塑形鏡驗配仍存在明顯短板：鏡片配適評估、鏡片偏位判斷等關鍵環節高度依賴醫師經驗，主觀性強、重復性差，且難以在驗配早期預測近視防控效果，制約了近視精準防控的效率。
近日，首都醫科大學附屬北京同仁醫院宋紅欣教授團隊聯合北京郵電大學賀志強教授團隊開展研究，成功開發了一套針對角膜塑形鏡驗配全流程的AI評估方案，實現驗配智能化、客觀化覆蓋，為青少年近視精準防控帶來全新技術支撐。相關成果以“人工智能在角膜塑形鏡驗配全流程應用研究”為題，發表于《科學通報》。
一、傳統驗配存在短板，近視精準防控面臨挑戰
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，但傳統流程存在諸多難題：鏡片配適評估依賴醫師觀察熒光素染色結果，易受淚液、操作手法及經驗影響，缺乏統一標準；鏡片偏位評價靠醫師主觀分析角膜地形圖，難以精準量化；更關鍵的是，戴鏡后防控效果個體差異明顯，臨床無法早期預測眼軸增長，難以及時調整個性化方案。現有驗配中的AI應用研究多局限于單一環節，缺乏全流程綜合評估工具，亟需技術突破推動近視防控向精準化、標準化轉型。
二、學科交叉融合，構建角塑驗配全流程AI評估方案
為破解傳統角塑驗配的核心痛點，宋紅欣教授團隊聯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、效果預測三大核心環節，構建起多算法融合的全流程智能評估體系：
1. 鏡片配適狀態分類：對熒光素染色評估視頻進行預處理，剔除瞬目、眼球轉動等干擾因素，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，先區分特征顯著的配適偏緊狀態，再精準判定配適合適與偏松狀態，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算法聯合加權最小二乘法，對角膜地形圖中的離焦環進行最佳橢圓擬合（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，實現偏位評價的定量化、標準化，減少對醫師主觀經驗的依賴。
圖 1角膜塑形鏡戴后離焦環使用K-means聯合加權最小二乘法擬合
3. 近視防控效果預測：通過Pearson相關系數分析篩選出與眼軸延長顯著相關的基線因素，結合角膜地形圖離焦環高度、面積、體積及治療區面積等量化數據，運用多元線性回歸和時間序列卷積網絡構建戴鏡后12個月眼軸增長預測模型，同時捕捉眼軸增長的線性與非線性特征，大幅提升預測精準度。
三、算法模型驗證可靠，AI評估優于人工主觀判斷
經驗證，該AI方案在上述各環節性能優秀，顯著優于傳統人工評估。
配適狀態分類中，算法在兩階段的準確率、敏感性、特異性均超80%，三種配適狀態分類正確率達80%~83%，重復性顯著優于人工；鏡片偏位評價中，算法結果與醫師統一結論一致率達83%，95%置信區間內與人工評估無差異且可重復性更優；防控效果預測中，本模型預測誤差低于傳統線性回歸模型，能可靠預測戴鏡12 個月眼軸增長，為早期調整診療方案提供依據。
四、推動技術落地，賦能近視精準防控邁向新階段
該AI評估方案實現了角膜塑形鏡驗配全流程的智能化輔助，突破傳統驗配經驗局限，為醫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、進一步優化算法模型，推動方案臨床轉化與普及，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。解放軍總醫院孫小明醫生協助完成臨床數據收集與整理，北京郵電大學陸榮參與了圖表繪制、數據分析及算法試驗，牛凱教授、賀志強教授則在算法與研究任務結合及模型構建方面提供了整體指導把關。研究得到首都衛生發展科研專項（2022-1G-4083）和國家重點研發計劃（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用研究. 科學通報, 2026.
https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5584.
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