编者按：在第40届亚太眼科学会年会（APAO 2025）上，眼科与人工智能（AI）技术的结合成为焦点议题。一系列关于AI在眼科临床应用中实践的研究，展示了AI如何为眼科疾病的早期发现与精确评估提供有力支持，体现了AI在眼科医疗领域的显著应用潜力。这些研究为眼科医师提供了更高效、准确的诊疗工具，增强了临床决策的科学性与准确性，同时也为眼科的学术研究与临床实践带来了新的启示与推动。它们推动了眼科医疗技术的革新与发展，促进了眼科与AI技术的深度融合。小编选取APAO 2025会议上的两项研究成果进行介绍，旨在与读者共同探讨眼科与AI技术结合所带来的创新价值与实践意义。

AI在青光眼筛查中的应用验证

青光眼作为不可逆性失明的主要病因，已成为全球性健康负担。在资源匮乏地区，青光眼筛查因人力资源限制而难以开展。AI的兴起为应对这一挑战提供了潜在解决方案。为探讨AI辅助眼底镜检查及判读在青光眼筛查中的可行性与一致性，研究人员于2024年3月开展了一项试点研究，使用AI辅助手持式眼底相机评估杯盘比。一名未接触AI解读结果的眼科医师对患者进行独立检查。通过SPSS 20版软件分析医师与AI对杯盘比判读结果的一致性，并采用配对样本t检验和Cohen’s Kappa系数比较AI生成报告与临床医师诊断记录。

研究结果

在32名参与者（13名男性，19名女性）中，比较了51只眼的判读结果，其中13只眼因成像质量差被排除。眼科医师与AI对36只眼的无青光眼诊断达成一致；AI识别出眼科医师判为疑似青光眼的15只眼中的11只。Cohen’s Kappa系数显示评估者间信度为0.795（良好一致性）。配对样本t检验的均值比较显示P值为0.076（P>0.05），表明AI与眼科医师的判读无显著差异。

研究结论

AI生成的杯盘比测量结果与临床医师的诊断具有一致性。研究证实了AI辅助眼底成像技术应用于青光眼筛查的可行性，尤其在资源匮乏地区具有推广潜力。

讲题：Use of Artificial Intelligence (AI) for Fundoscopic Interpretation in Glaucoma Screening

作者：Madhuwanthi DISSANAYAKE，Malinda DE SILVA，Tanya GAMAGE，Hasitha RAJAKARUNA，Gayanthee DISSANAYAKE，Nilmini WIJEMUNIGE

基于人工智能的iPad视力检测在临床实践中的评估

视力评估是眼科诊疗的重要基础，传统检测方法存在设备笨重、功能单一等局限。基于iPad的视力检测凭借其便携性、多功能性和可及性优势，为临床提供了新的解决方案。研究人员开发的Smart Eye Chart应用程序，集成人工智能动态视标调节技术，可依据检测距离自动优化视标尺寸，支持多语言检测界面，显著提升操作灵活性和患者覆盖范围。为验证该系统的有效性与可行性，研究团队开展了一项前瞻性对照试验，纳入注射治疗门诊及青光眼门诊患者，进行iPad检测，比较其与糖尿病视网膜病变早期治疗研究（ETDRS）标准视力检测结果的一致性。收集并分析人口统计学信息、视力测量数据和患者满意度评分。

研究结果

共纳入40例患者，统计分析显示，iPad检测与ETDRS检测结果无显著差异（P=0.97，95%Cl：-0.6~0.6），平均差异为1行logMAR视力值。年龄和性别与视力测量结果无显著相关性（P=0.36，P=0.38）。患者对iPad检测的满意度评分显著优于ETDRS检测（P<0.001）。

研究结论

基于iPad电脑的视力检测与传统方法具有可比性，且患者对iPad检测的接受度显著更高。研究证实了iPad在临床实践中实现精准、便捷视力评估的应用潜力。

讲题：Evaluating AI-Based iPad Visual Acuity Testing in Clinical Practice

作者：Cheryl KHANNA，Sunil KHANNA，Michael MAHR，Jay ADUSUMALLI，Sepideh JAMALI

小结：两项创新研究从不同维度验证了AI技术在眼健康管理中的赋能价值。青光眼筛查研究中，构建了AI算法与便携式设备的集成系统，其0.795的Cohen's Kappa值表明AI已达到"良好一致性"标准，具备辅助临床决策潜能。而iPad自适应视力检测研究，通过动态视标算法重构传统评估范式，与ETDRS检测仅存在1行logMAR等效性差异，却可显著提升患者依从性，为大规模筛查提供可扩展方案。未来需重点验证技术长期稳定性，探索多模态AI系统在复杂眼病诊疗中的整合应用，促进AI技术在眼科的创新应用与深度发展。

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