北京
斜視是常見眼科疾病，不僅影響外觀，還可能損害雙眼視覺功能并帶來心理社會影響。傳統斜視診斷和手術規劃高度依賴專科醫生經驗，在基層篩查、定量評估和復雜病例決策中仍面臨一致性和可及性挑戰。近日，北京大學人民醫院王樂今教授團隊在《科學通報》發表了題為“從臨床經驗到人工智能：斜視數字化診斷與智能手術規劃系統的研究進展”的綜述，系統梳理人工智能、深度學習、眼動追蹤、移動端篩查、生物力學建模和虛擬現實等技術在斜視診療中的應用進展。
圖1 從臨床經驗到人工智能的斜視數字化診療體系框架
研究背景
斜視診療的關鍵在于準確判斷斜視類型、偏斜角度和患者個體特征，并據此制定治療和手術方案。三棱鏡加交替遮蓋試驗是臨床常用方法，但檢查結果可能受到檢查者經驗、患者配合、光照環境和注視狀態影響。不同地區眼科醫療資源差異較大，也使得早期篩查和規范轉診存在現實困難。隨著醫學圖像分析和數字健康技術的發展，人工智能有望為斜視診療提供更客觀、可量化和可追蹤的輔助工具。
研究內容
本綜述指出，目前斜視數字化診斷主要形成了三條技術路徑。第一，基于靜態圖像和視頻的深度學習方法，可從面部照片、眼部圖像或遮蓋試驗視頻中識別眼位異常、進行斜視分型并估計偏斜角度。第二，眼動追蹤技術能夠連續記錄雙眼運動軌跡，尤其適合觀察間歇性斜視和雙眼協調異常。第三，智能手機和嵌入式設備為基層篩查和遠程隨訪提供了低成本、便攜化選擇，有助于推動篩查能力下沉。
在智能手術規劃方面，機器學習回歸、多任務學習、角膜光反射照片分析、生物力學建模和虛擬現實模擬等方向正在快速發展。這些技術嘗試從術前偏斜角、眼位圖像、臨床變量和眼外肌力學信息中學習與手術肌肉選擇、手術量設計和術后效果相關的規律，為醫生提供輔助參考。作者強調，現有人工智能模型應被定位為臨床輔助工具，而非替代專科醫生的獨立決策系統。
綜述同時對當前研究的不足進行了批判性分析。多數研究仍基于單中心、回顧性或內部驗證數據，復雜斜視類型、再次手術病例、垂直和旋轉偏斜等人群代表性不足。不同研究之間的數據采集流程、參照標準和評價指標不統一，也限制了模型性能的橫向比較。未來應建立標準化多模態數據庫，開展多中心前瞻性真實世界研究，并在模型可解釋性、長期預后預測、責任邊界和醫療器械監管方面形成更清晰的規范。
本文作者為苗澤群主治醫師、王文思教授和王樂今教授，通訊作者為王樂今教授；作者單位包括北京大學人民醫院眼科、眼病與視光醫學北京市重點實驗室、北京大學醫學部眼視光學院和北京工業大學信息科學技術學院。文章得到了國家自然科學基金項目（31427801）的支持。
文章信息
苗澤群，王文思，王樂今. 從臨床經驗到人工智能：斜視數字化診斷與智能手術規劃系統的研究進展. 科學通報, 2026.
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