编者按：在医学科技日新月异的当下，眼科诊疗领域正站在变革的前沿。前沿算法与影像技术的深度交融，推动着诊疗手段向精准化、智能化大步迈进。从复杂眼部疾病的精准诊断模型构建，到多模态影像在眼底病变检测中的创新应用，前沿科技正不断突破传统诊疗的边界。在国家眼耳鼻喉疾病临床医学研究中心创新转化研讨会上，《国际眼科时讯》特邀温州医科大学附属眼视光医院颜文韬教授，就相关话题展开深入探讨，为行业发展注入智慧力量。

《国际眼科时讯》：建立眼科生物测量与影像质量控制体系的重要意义是什么？

颜文韬教授：建立眼科生物测量与影像质量控制体系，其重要意义主要聚焦于临床（精准诊疗）层面。当下，影像设备正以前所未有的速度蓬勃发展，与此同时，全民生活水平显著提高，健康意识也日益增强。以白内障手术这一临床上极为常见且成功的术式为例，便能清晰洞察这种变化带来的影响。过去，白内障手术的核心目标仅仅是帮助患者实现脱盲，即让患者能看得见。然而，随着时代发展和全民健康意识提升，患者对于术后视觉质量的要求发生了质的飞跃，不仅期望看得见，更追求看得清晰、看得舒适。

在白内障摘除联合人工晶状体植入手术中，人工晶状体度数的精准计算堪称整个手术流程中最核心、最关键的一环。而这一计算的核心基础，便是精准的生物测量。倘若生物测量不够准确，所植入的人工晶状体就无法与患者的眼部情况匹配，进而导致术后患者视力提升效果大打折扣，难以达到预期的理想状态。以我们中心为例，目前拥有15大类共计40余台眼科设备，这些设备覆盖了从眼前段到后段、从生物测量到视功能检查的各个环节。面对如此众多涉及不同专科的检查项目，如何确保检查质量达到规范化、标准化以及可靠化，成为亟待搭建并妥善解决的重要课题，这也是我一直思考的问题。

特检医生相当于临床医生的“第三只眼”。所有关于质量标准的制定、控制措施的落实以及规范性要求的执行，都需要投入大量的精力去搭建和完善，这样才能让临床医生在诊疗过程中感到放心。针对众多设备，我们为每一台都量身定制了详细的操作标准操作程序（SOP）。这份SOP不仅涵盖了设备的具体操作流程，还深入到了图像辨别方法层面，详细指导医护人员如何正确解读图像，以及针对不同的病灶特点进行图像控制。此外，报告单书写的规范化同样不容忽视。过去，由于缺乏统一规范，同一科室的医生针对同一项检查所撰写的报告单，在描述上可能存在较大差异，患者难以判断不同报告之间的可信度。因此，搭建一个科学合理的质控平台，对报告单书写进行全面规范，已成为当务之急。从临床实践和社会发展的长远意义来看，未来医疗正朝着智能化和人工智能化的方向大步迈进。而这些先进技术的广泛应用，无一不依赖于规范化操作的坚实基础以及精准的数据验证提取。

《国际眼科时讯》：人工智能与多模态影像如何助力眼科诊疗？

颜文韬教授：从当下的发展态势来看，多模态影像无疑是眼科重点推进的方向。随着多学科相关设备的迅猛发展，多模态影像在眼底病变诊断中扮演着愈发关键的角色，为快速且精准的诊断提供了有力支持。以周边视网膜病变这一常见病症为例，过去受限于技术手段，主要依靠45°范围的眼底拍照来进行检查；如今，一次性成像范围已大幅扩展至200°，能够覆盖80%的视网膜面积，极大地提高了周边视网膜病变的检出率。再如，通过广角眼底照相，虽能初步获取病灶的位置和形态等基础信息，但对于病灶内部更为细致的情况，如视网膜厚度是否发生改变、视网膜层间是否存在破坏等，单凭一张眼底照片往往难以全面洞察。此时，广角光学相干断层扫描（OCT）技术便展现出了其独特的优势。借助这一技术，我们能够深入观察视网膜内部的细节变化，判断是否存在厚度变化、层次破坏等关键指标。这正是多模态影像相结合的魅力所在，它将不同影像技术的优势有机融合，为临床诊疗提供了更为精准、全面的评判依据，助力医生做出更科学、合理的诊断决策。

《国际眼科时讯》：眼科检查技术的发展趋势是什么？

颜文韬教授：在我看来，未来眼科影像检查必将朝着人工智能诊断的方向大步迈进。医学成像是从人工智能的引入中受益最大的领域之一，我们可以利用多模态的影像数据结合人工智能技术搭建疾病诊断模型，就如同我在此次会议上所分享的典型案例——基于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）技术，成功构建了甲状腺相关性眼病视神经病变的早期诊断和筛查模型。这一创新实践充分彰显了人工智能在多模态影像疾病诊断中的巨大潜力。我坚信，未来眼科疾病诊断将如同智能手机般普及和便捷，届时，许多眼科疾病或许都能借助类似智能设备实现全面智能化诊断。倘若这一目标能够真正得以实现，医生的诊疗效率将得到质的飞跃，患者的依从性也将显著提升，从而促进眼科医疗水平的整体提升。

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