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(rèn)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(yàn)配仍存在明顯短板：鏡片配適評(píng)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(yàn)，主觀性強(qiáng)、重復(fù)性差，且難以在驗(yàn)配早期預(yù)測近視防控效果，制約了近視精準(zhǔn)防控的效率。

近日，首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京同仁醫(yī)院宋紅欣教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北京郵電大學(xué)賀志強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)開展研究，成功開發(fā)了一套針對(duì)角膜塑形鏡驗(yàn)配全流程的AI評(píng)估方案，實(shí)現(xiàn)驗(yàn)配智能化、客觀化覆蓋，為青少年近視精準(zhǔn)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(yàn)配全流程應(yīng)用研究”為題，發(fā)表于《科學(xué)通報(bào)》。

一、傳統(tǒng)驗(yàn)配存在短板，近視精準(zhǔn)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(yàn)配精準(zhǔn)度高度相關(guān)，但傳統(tǒng)流程存在諸多難題：鏡片配適評(píng)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(yàn)影響，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；鏡片偏位評(píng)價(jià)靠醫(yī)師主觀分析角膜地形圖，難以精準(zhǔn)量化；更關(guān)鍵的是，戴鏡后防控效果個(gè)體差異明顯，臨床無法早期預(yù)測眼軸增長，難以及時(shí)調(diào)整個(gè)性化方案。現(xiàn)有驗(yàn)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(píng)估工具，亟需技術(shù)突破推動(dòng)近視防控向精準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。

二、學(xué)科交叉融合，構(gòu)建角塑驗(yàn)配全流程AI評(píng)估方案

為破解傳統(tǒng)角塑驗(yàn)配的核心痛點(diǎn)，宋紅欣教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北京郵電大學(xué)賀志強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)，開展AI與臨床驗(yàn)配的深度融合研究，圍繞角膜塑形鏡驗(yàn)配、復(fù)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(píng)估體系：

1. 鏡片配適狀態(tài)分類：對(duì)熒光素染色評(píng)估視頻進(jìn)行預(yù)處理，剔除瞬目、眼球轉(zhuǎn)動(dòng)等干擾因素，采用融合時(shí)間與空間注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)判定配適合適與偏松狀態(tài)，有效避免類別混淆，提升評(píng)估準(zhǔn)確性。

2. 鏡片偏位量化評(píng)價(jià)：運(yùn)用K-means算法聯(lián)合加權(quán)最小二乘法，對(duì)角膜地形圖中的離焦環(huán)進(jìn)行最佳橢圓擬合（圖1 ），以瞳孔中心為參照點(diǎn)計(jì)算偏位量，并將鏡片偏位程度分為輕度、中度、重度三個(gè)等級(jí)，實(shí)現(xiàn)偏位評(píng)價(jià)的定量化、標(biāo)準(zhǔn)化，減少對(duì)醫(yī)師主觀經(jīng)驗(yàn)的依賴。

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(yùn)用多元線性回歸和時(shí)間序列卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建戴鏡后12個(gè)月眼軸增長預(yù)測模型，同時(shí)捕捉眼軸增長的線性與非線性特征，大幅提升預(yù)測精準(zhǔn)度。

三、算法模型驗(yàn)證可靠，AI評(píng)估優(yōu)于人工主觀判斷

經(jīng)驗(yàn)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(píng)估。

配適狀態(tài)分類中，算法在兩階段的準(zhǔn)確率、敏感性、特異性均超80%，三種配適狀態(tài)分類正確率達(dá)80%~83%，重復(fù)性顯著優(yōu)于人工；鏡片偏位評(píng)價(jià)中，算法結(jié)果與醫(yī)師統(tǒng)一結(jié)論一致率達(dá)83%，95%置信區(qū)間內(nèi)與人工評(píng)估無差異且可重復(fù)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(gè)月眼軸增長，為早期調(diào)整診療方案提供依據(jù)。

四、推動(dòng)技術(shù)落地，賦能近視精準(zhǔn)防控邁向新階段

該AI評(píng)估方案實(shí)現(xiàn)了角膜塑形鏡驗(yàn)配全流程的智能化輔助，突破傳統(tǒng)驗(yàn)配經(jīng)驗(yàn)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(yàn)配精準(zhǔn)度與安全性，具有重要的臨床價(jià)值和推廣前景。未來，團(tuán)隊(duì)將擴(kuò)大樣本量、進(jìn)一步優(yōu)化算法模型，推動(dòng)方案臨床轉(zhuǎn)化與普及，為青少年近視精準(zhǔn)防控筑牢防線。

本研究由北京同仁醫(yī)院宋紅欣教授擔(dān)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(xué)陸榮參與了圖表繪制、數(shù)據(jù)分析及算法試驗(yàn)，牛凱教授、賀志強(qiáng)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(dǎo)把關(guān)。研究得到首都衛(wèi)生發(fā)展科研專項(xiàng)（2022-1G-4083）和國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)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(yàn)配全流程應(yīng)用研究. 科學(xué)通報(bào), 2026.

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5584.

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