编者按：随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在医疗领域的应用正逐步改变传统诊疗模式，尤其在眼科领域展现出巨大的潜力与重要意义。在COOC2025会议上，《国际眼科时讯》特别采访到天津医科大学眼科医院李筱荣教授，深入探讨AI在眼科领域，特别是眼底领域的应用现状、挑战与未来发展方向，以期为眼科医学的创新发展提供有益的参考和启示。

《国际眼科时讯》：根据目前的观察和研究，深度学习、图像识别等技术在眼科医疗中的实际应用效果如何？

李筱荣教授：AI无疑是当今的热门话题，而其在精准医疗中的应用更是未来发展的方向。通过机器学习，特别是深度学习，我们有望实现这一目标。在眼科领域，许多疾病如糖尿病视网膜病变（糖网），主要通过影像学手段进行诊断，如眼底照相、光学相干断层扫描（OCT）和荧光血管造影（FFA）等。这些影像资料为AI技术的应用提供了理想的数据基础。

通过深度学习，AI能够深入分析大量的眼底影像数据，从而识别出疾病的特征。当新的眼底图像出现时，AI可以迅速做出准确的识别和诊断。例如，在糖网筛查中，AI不仅能够判断是否存在病变，还能准确地进行分期。这一能力对于指导临床工作，特别是基层医院的筛查和及时转诊，具有重要意义。不仅如此，AI还可以通过对OCT等影像数据的深度学习，有效鉴别水肿、硬渗等变化，据此监测药物治疗的效果，为临床治疗提供反馈。可以说，AI在糖网的筛查、诊断、疾病预测和进展监测等方面，都展现出了巨大的潜力。

《国际眼科时讯》：基层医疗场景中，AI如何与远程医疗、分级诊疗体系结合以解决资源不均问题？

李筱荣教授：AI在基层医疗中确实有着巨大的应用潜力，特别是在资源相对有限的地区。AI在基层医疗中的应用前景广阔，尤其是在眼科疾病的诊断和管理方面。对于经验丰富的眼科专家来说，识别眼底疾病可能并不困难，但对于基层医院而言，眼科医生尤其是眼底病专家的短缺是一个普遍问题。AI技术的引入，可以有效弥补这一缺口。

首先，AI可以作为一个强大的诊断工具，帮助基层医生快速、准确地识别眼底疾病。通过对大量影像数据的深度学习，AI能够识别出各种眼底疾病的特征，并提供初步的诊断意见。这不仅提高了诊断的效率，还能在一定程度上保证诊断的准确性。

其次，AI在疾病分诊和转诊方面也能发挥重要作用。通过对眼底图像的分析，AI可以准确判断疾病的严重程度和分期，从而指导基层医生进行合理的转诊安排。这有助于患者在最佳时机获得专科治疗，避免延误病情。
此外，AI在筛查和辅助诊断中的应用同样重要。特别是在大规模筛查中，AI可以快速处理大量影像数据，识别出潜在的患者，并提供详细的诊断报告。这不仅提高了筛查的效率，还减轻了医生的工作负担，使他们能够将更多的时间和精力投入到复杂病例的处理中。

AI在基层医疗中的应用，不仅能提升诊断和治疗的效率，还能改善患者的预后。通过AI的辅助，基层医生可以更好地管理眼科疾病，确保患者获得及时、有效的治疗。

《国际眼科时讯》：除了筛查疾病，您还希望AI能够解决临床中的哪些痛点？目前的产品是否真正贴合需求？

李筱荣教授：AI在眼科领域的应用已经取得了长足的进步，特别是在糖网筛查方面。从2012年到2018年，随着IDx-DR获得FDA批准，以及后续的Airdoc等糖网筛查系统的推出，AI在这一领域的应用已经相对成熟。我们与北京的合作项目也表明，通过AI对眼底图像的分析，可以实现对主要眼底疾病的准确诊断。

不仅如此，AI的应用范围还在不断扩展。目前，国际上和国内的研究人员正在积极利用AI对眼底影像进行分析，以期通过眼底血管的变化来识别全身性疾病。无论是血管疾病还是其他全身性疾病，AI都能发挥重要作用，这种跨领域的应用展示了AI在医学诊断中的巨大潜力。
此外，AI在疾病预测和预后评估方面也展现出巨大潜力。例如，在早期青光眼的监测和鉴别中，AI可以帮助医生更早地发现疾病迹象，从而采取更有效的干预措施。对于高度近视患者，AI可以区分病理性近视和非病理性近视，为临床治疗提供重要参考。

目前，市场上已有一些AI产品陆续上市，其中许多已经相当成熟。然而，仍有大量研究在不断进行中，旨在进一步完善和开发新的AI工具。我相信，未来的AI技术将在眼底疾病的诊疗中发挥更大的作用，包括在药物筛选和个性化治疗方案的制定方面，让我们拭目以待。

《国际眼科时讯》：多模态数据融合（如OCT+眼底彩照）、可解释性AI、个性化诊疗模型是否是眼科AI未来的重点方向？

李筱荣教授：AI通过学习和分析大量现有的影像学资料，已经在辅助诊断方面展现出强大的能力。然而，单一影像的诊断能力往往有限，尤其是在面对复杂和疑难的眼底疾病时。为了克服这一局限性，AI正在向多模态影像分析方向发展。通过整合多种影像数据，如OCT、OCTA、FFA等，AI能够获得更全面的信息，从而做出更准确的诊断。

这种多模态影像分析的方式，类似于人脑的综合处理能力。AI通过学习和分析大量多源数据，能够更深入地理解疾病的复杂性和多样性，从而提供更精准的诊断和个性化的治疗方案。从长远来看，AI的发展方向正是这种基于多模态数据的智能决策系统。精准医疗是未来医疗发展的重要方向，而AI将在其中扮演非常关键的角色。

总结

AI在眼科领域的应用具有划时代的意义。它通过深度学习分析大量眼科影像数据，大幅提升糖网、青光眼等疾病的诊断效率与准确性，尤其在基层医疗中弥补了资源不足的问题，使更多患者能及时获得专业诊疗。AI的多模态影像分析能力整合多种数据，推动精准医疗发展。同时，其在疾病预测、治疗优化和预后评估方面的应用，为个性化治疗提供支持，改善患者治疗效果和生活质量。观瞻未来，AI在医学领域的应用正朝着更加智能化和精准化的方向发展，将在医疗实践中发挥越来越重要的作用。

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