编者按：眼病的鉴别诊断对于治疗策略的制定至关重要，错误的诊断可能会延误病情，导致严重后果。另外，眼病的风险预测对于疾病的综合管理也大有助益。在AAO 2025会上，Ogul E Uner和Hashem A.S. Abuserhan两位学者分别分享了团队在“玻璃体视网膜淋巴瘤（VRL）和非感染性葡萄膜炎的鉴别诊断”以及“前房内注射抗生素在白内障术后眼内炎风险评估”方面的研究成果，为眼科医师带来了新的治疗启示。

精准鉴别诊断：基于OCT的AI模型可有效鉴别VRL和非感染性葡萄膜炎

Ogul E Uner等人设计了一种基于OCT的AI模型来区分VRL和非感染性葡萄膜炎。研究者们通过Casey眼科研究所的ICD代码鉴定活检证实的VRL和葡萄膜炎，将≥45岁的活动性疾病患者纳入研究，在基线Spectralis OCT B扫描上训练了解释性卷积神经网络。

研究结果：研究者们分析了1013例VRL病例和1322例葡萄膜炎病例。诊断结果（按眼数统计）包括：Vogt-小柳原田综合症18例、鸟枪弹样视网膜脉络膜病变15例、结节病10例、睫状体平坦部炎5例、多灶性脉络膜炎2例。相较于葡萄膜炎患者，VRL患者的年龄更大（平均：70岁vs 57岁；P<0.001）。巩膜脉络膜厚度、视网膜表面和视网膜色素上皮的变化具有明显特征。VRL的敏感性、特异性和ROC曲线下面积分别为62%、90%和81%；葡萄膜炎的敏感性、特异性和ROC曲线下面积分别为80%、87%和89%。

该概念验证型AI模型以中等敏感性和高特异性区分VRL与非感染性葡萄膜炎，凸显了AI在VRL早期诊断中的应用潜力。尽管年龄差异可能影响脉络膜厚度，但多种视网膜特征仍能被有效区分。

讲题：Differentiating Vitreoretinal Lymphoma and Noninfectious Uveitis: An OCT-Based AI Model

讲者：Ogul E Uner

共同作者：AZAZ KHAN, Christopher R Rosenberg, Phoebe Lin, Eric B Suhler, Yali Jia, Christina J. Flaxel

有效预控风险：前房内注射抗生素可有效降低白内障术后眼内炎风险

Hashem A.S. Abuserhan等人开展了一项研究评估前房内注射抗生素降低白内障术后眼内炎风险的疗效。研究者们检索PubMed、Cochrane图书馆、Scopus和Embase数据库，纳入了比较白内障手术中前房内注射抗生素预防和未预防组的研究。主要结局指标为术后眼内炎的发生几率。研究采用随机效应模型和质量效应模型进行荟萃分析，通过I2统计量评估异质性。

研究结果：该研究共纳入25项研究，涉及5665621名参与者。前房内注射抗生素的患者眼内炎发生风险的汇总优势比（OR）为0.31（95%CI，0.15-0.61），该结果表明与未预防组相比，眼内炎的发生风险降低了69%。亚组分析显示，莫西沙星（OR:0.24；95%CI，0.20-0.29）和万古霉素（OR:0.11；95%CI，0.04-0.30）具有最强的保护作用。

该研究表明，前房内注射抗生素，尤其是莫西沙星和万古霉素，可显著降低白内障术后眼内炎的发生风险。

讲题：Effectiveness of Intracameral Antibiotics in Reducing Postoperative Endophthalmitis Risk After Cataract Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis

讲者：Hashem A.S. Abuserhan

共同作者：Hamad A Alkorbi, Elhassan Mahmoud, Omar Abousaad, Mohamed Nasser Elshabrawi, Ibrahim Mohammed Alrawi, Abdulrahman Nasir Al Khatib, Ahmed El-Sawy Habib，Ayman G ElNahry

小结

随着人们生活水平的提高，患者对于眼病治疗安全性和有效性的要求也在不断提高。重视疾病的鉴别诊断、提升疾病发生风险的预控能力有助于更精准地治疗疾病，提升眼病的治疗效果，进而让患者享有更优治疗体验。

参考来源：AAO官网

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