编者按：在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已悄然渗透到医疗领域的各个角落，为传统医学带来了前所未有的变革与机遇。当AI与眼科相遇，一场关于智慧医疗的革命便悄然拉开序幕。2025年4月10~12日，“第二十五届国际眼科学学术会议”与“第二十五届国际视光学学术会议”（COOC 2025）在上海举行，众多国内外顶尖眼科专家学者齐聚。其中，“人工智能眼科应用与发展国际会议”论坛备受关注。中国医学科学院北京协和医院陈有信教授凭借深厚学术造诣与丰富临床经验主持该环节，并围绕“眼科AI发展的现状、挑战与对策”发表精彩演讲。会议期间，《国际眼科时讯》有幸邀请到陈有信教授，就AI在眼科的应用现状、面临挑战等话题展开深入交流，为眼科AI的未来发展探寻方向。

《国际眼科时讯》：当前眼科AI在疾病筛查（如糖尿病视网膜病变、青光眼等）、诊断、手术规划等场景中取得了哪些突破性进展？

陈有信教授：近年来，AI于眼科乃至整个医学领域，乃至更为广泛的行业中，均呈现出迅猛的发展态势。眼科作为其中的佼佼者，在医学领域的发展尤为突出，这得益于眼科所独具的资源优势。角膜因直接暴露于体表，便于实施直接拍摄；而眼底则可通过放大瞳孔，清晰捕获整个视网膜的影像。此影像不仅精确反映了眼部的健康状况，更能够映射出全身血管及大脑神经的潜在问题，为临床医师提供了一个别具一格的“观察窗口”。借助这一窗口，医师能够直观地洞察眼底疾病，甚至预测全身其他器官可能存在的隐患，进而有力推动眼科AI技术的蓬勃发展。

经过多年的不懈努力，我国国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心已批准了6~7款三类眼底影像诊断AI筛查辅助诊断证书。这些证书广泛涵盖了多种疾病，如糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼等疾病的辅助筛查诊断，以及我们团队取得的重大突破之一——凭一张眼底照片即可诊断出11种不同病种。如此成就，在全球范围内尚属首例，国外尚未有如此众多的AI诊断证书获得国家正式批准。这一进展是国家经过严格、反复、多轮论证，确保技术达到一定的敏感性和特异性后，方予批准。

我国之所以大力发展AI，主要源于专业医疗人才相对匮乏，以及地域辽阔、医疗资源分布不均衡的现状。在医疗资源相对匮乏地区，专业医疗人才更是稀缺。而AI技术的引入，恰好能够弥补这一不足。因此，我们积极开展了眼底疾病筛查、全身疾病预测以及术中辅助判断等研究。尽管手术领域的AI发展相对滞后，但随着眼科机器人的持续进步，我们有理由相信这一领域将迎来更为显著的突破。因为实际需求是推动技术发展的强大动力。眼科与机器人的深度融合，将使得对患者术中各种状况的判断、预测以及分析更加精准、高效。尽管目前这一领域的发展尚显稚嫩，但我坚信，在眼科疾病筛查领域取得阶段性成果后，我们将有更多精力和资源投入到手术AI的研究中，以推动眼科医疗技术的全面革新。

《国际眼科时讯》：在您看来，眼科AI面临哪些技术难题亟待解决？

陈有信教授：当前，眼科AI领域发展迅猛，但在这股热潮背后，仍存在诸多亟待解决的关键问题，其中数据问题尤为突出。

• 大数据并非仅意味着数据量庞大，更关键的是数据真实性、有效性与可靠性。目前我们在这一方面仍有待加强。信息孤岛现象依旧显著，不同医疗中心间的数据难以实现有效互联互通，极大地阻碍了数据的整合与深度利用。

• 数据采集过程中，设备差异与制式不统一的问题也较为棘手。不同设备采集数据时采用的制式各异，需进行不同的解码处理以确保数据规范性，但此过程中难免出现解读偏差，影响数据准确性。即便是同一台机器进行图像采集，不同操作人员的采集质量也可能存在显著差异，给数据采集工作带来巨大挑战。

• 数据质量同样不容忽视。影像资料采集只是基础，更重要的是确保资料具有可解释性，能准确解读其中信息。AI本身不具备识别疾病的能力，仅能识别影像信息，因此需通过标准化标注，明确告知计算机病变类型，如出血、水肿、黄斑前膜、裂孔等。若标注不准确或不标准，即便输入大量数据，也难以得出准确结果，正如“Garbage in, Garbage out”所言，数据质量不过关，训练出的模型自然无法达到预期效果。

为提升眼科AI水平，我们需将信息孤岛的打通、设备的广泛适用性、数据的真实可靠性以及数据标注的标准化与精确性等关键环节，提升至行业金标准。如此，为AI提供的信息资料将具备高度准确性，进而训练出更为卓越的AI模型，推动眼科AI领域迈向新的发展阶段。

《国际眼科时讯》：您认为推动眼科AI普及的核心驱动力是什么？

陈有信教授：推动眼科AI普及的核心驱动力就两个字——“需求”。若无需求，则无发展之动力。为何需求如此迫切？这并非空穴来风，而是源于我们身处21世纪的AI时代，民众对生活水平及健康要求日益提升。无论身处偏远地区还是繁华都市，人们对健康，尤其是眼健康的关注极为迫切。然而，现实却呈现出医疗资源分布不均的困境，北京、上海等大城市医疗资源相对丰富，而边疆地区则相对匮乏。

如何破解这一难题？此乃众人老生常谈之话题。生命无价，视觉珍贵。为解决就医不便、医疗资源不足，特别是大专家稀缺的问题，我们可借助AI与互联网技术。譬如，将AI技术部署至县城，甚至乡村，是否可行？理论上完全可行。只需在乡村配置一台眼底超广角照相机，即可识别眼底疾病，明确患者病情。再借助我国领先的互联网技术，这些影像资料可迅速传输至北京、上海、广州、天津等大城市，眼科医师可即时查看，并据此判断患者是否需要手术、激光治疗或仅需观察。这相当于在基层部署了一位优秀医师，有效缓解了医疗资源紧张的问题。未来，我们还可进一步在县域部署手术机器人，实现远程操控手术。这不仅是我们的努力方向，更是完全可实现的目标。我曾成功通过远程操控，为3700公里外的新疆图木舒克市患者进行远程激光治疗，充分证明了其可行性。因此，推动眼科AI发展的最大动力，正是我们客观存在的需求。

《国际眼科时讯》：未来3~5年，眼科AI可能颠覆哪些传统诊疗流程？是否会从辅助工具演变为独立诊断主体？

陈有信教授：如果说前些年大家对AI尚存观望甚至怀疑态度，那么今年Deep Seek的横空出世，无疑如春雷乍响，宣告了AI新时代的来临。这一变革为全国人民，无论是医学专家还是普通患者，都上了一堂生动且深刻的AI普及课，显著提升了大众对AI的认知。其强大实力无需赘言，已是有目共睹。随着Deep Seek的开源，众多医院，包括像北京协和医院在内的三级甲等医院，均已开始本地化部署AI系统，并将其无缝融入医院信息系统（HIS），以辅助临床诊疗。

我坚信，AI将在临床诊疗分析、思维决策、文献资料查阅、患者教育以及医师培训等多个维度发挥巨大作用，带来质的飞跃。鉴于AI技术日新月异的发展态势，我有理由相信，在3~5年内，AI将全面渗透至就医全流程，包括早期筛查、诊断、警示、治疗、诊后处理、手术指导与设计，以及患者随访和教育等各个环节。我们的终极目标是提高医疗效率，提升诊断准确度，让更多患者享受到便捷、精准的医疗服务，最终实现患者利益的最大化。我们发展AI，绝非儿戏，而是真心希望广大患者能从中受益。

《国际眼科时讯》：您在COOC 2025会议上主持的“人工智能眼科应用与发展国际会议”环节，进行了诸多深入讨论，您对讨论的问题有哪些感慨？

陈有信教授：COOC 2025会议上该单元的议题虽然有限，但AI相关的成果斐然，令人振奋。眼科专家与AI专家携手共进，在角膜盲治疗、眼底疾病诊断及眼底影像图像处理等AI相关领域，均取得了显著进展，发表了大量高质量、高水平的学术论文，彰显了我国在该领域的强劲实力。

然而，我们也应清醒地认识到，当前研究仍存在诸多不足。尽管国内已取得显著成果并发表大量论文，但创新性仍有待加强，跟风研究现象较为普遍，多是在已有成果上拓展，缺乏开创性的“从0到1”突破。我们应追求并跑甚至领跑，而非满足于跟跑。因此，需深刻反思，力求实现从“从1到100”的量变到“从0到1”的质变，以在激烈的国际竞争中占据优势，展现我国科研实力。此外，研究成果的落地应用亦是亟待解决的问题。尽管已取得诸多成果、申报多项奖项、发表大量论文，但这些成果转化为实际应用并广泛惠及患者的情况尚不理想。为此，我们需与国家相关部门紧密合作，共同推动研究成果的落地应用，确保科技真正造福于民。

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