编者按：在视网膜疾病诊疗领域，影像学技术进步正在深刻改变临床实践。从OCT的普及到多模态影像整合，再到人工智能（AI）的深度参与，精准医疗正加速落地。

APAO 2026会议现场，我们邀请到在视网膜影像领域造诣深厚的三位国际视网膜大咖，就“新技术在视网膜疾病诊断与精准治疗中的进展”展开深入对话。

• 首都医科大学附属北京同仁医院张新媛教授

• 新加坡Tan Tock Seng医院视网膜专家Colin Tan教授

• 巴西圣保罗大学Ribeirão Preto医学院眼科视网膜中心Rodrigo Jorge教授

三位专家从临床实践出发，分享了他们对影像技术革新与AI未来发展的深刻见解。

话题一：哪一种影像技术对眼科临床诊断和疾病管理产生了最显著的影响？

当被问及“对眼科临床影响最深远的影像技术”时，三位专家达成高度共识——OCT。

Rodrigo Jorge教授

“OCT是近年来对眼科、尤其是视网膜领域影响最大的影像技术。”

Colin Tan教授

OCT技术使临床医师能够清晰观察到传统检查无法识别的视网膜微结构改变，彻底改变了视网膜疾病的临床管理模式。在此基础上，OCTA技术的出现，实现了无创条件下视网膜及脉络膜血流的可视化观察，为新生血管性视网膜疾病的精准诊断提供了关键影像学依据。“结构成像+血流成像”的联合应用，已成为现代视网膜疾病诊疗的核心框架。

张新媛教授

过去十年间，肥厚性脉络膜谱系疾病概念的建立与完善，在很大程度上依赖于OCT技术的不断进步。因此，OCT不仅是一种临床检查工具，更推动了视网膜疾病认知体系的重塑，为疾病发病机制研究与诊疗方案优化提供了重要支撑。

话题二：从单一影像模式到多模态影像整合，这种转变如何影响临床决策？

Colin Tan教授

任何单一影像技术都有其优势和局限。如彩色眼底照相可直观呈现眼底宏观病变，OCT呈现横断面结构，荧光素血管造影（FFA）显示真实血流充盈，自发荧光反映RPE代谢状态。多模态影像整合，使医师能够从结构、血流、代谢和功能等多个维度评估疾病。

张新媛教授

OCT结合自发荧光、超广角成像和FFA，大幅提升了临床决策质量。未来，多模态影像可能整合更多技术，如自适应光学（AO），实现组织甚至细胞层面的成像。张新媛教授强调：“多模态不仅是技术叠加，更是认知维度的扩展。”

Rodrigo Jorge教授

红外成像在巩膜、脉络膜结节等疾病诊断中具有独特价值；ICG血管造影在息肉样脉络膜血管病变的诊断中仍不可替代。

话题三：下一代影像技术中，哪些最具未来应用前景？

Rodrigo Jorge教授

自适应光学技术前景广阔，可实现视锥细胞计数与光感受器分析，从而直接观察关键细胞层面的变化，更精准地评估治疗效果，并将解剖改变与视觉功能关联起来。

张新媛教授

张新媛教授重点强调了AI技术在多模态影像学数据分析的发展潜力。目前，AI已能够实现对OCT、FFA、超广角影像等多模态数据的自动化分析，未来，多模态AI算法的优化与应用将成为重要发展方向。此外，功能影像技术的突破也是未来重点发展方向之一，当前OCT主要提供视网膜结构信息，未来有望通过OCTA等技术的升级，获取更多视网膜功能性变化指标，为疾病早期诊断提供更精准的依据。

Colin Tan教授

Colin Tan教授认同上述观点，并表示，未来影像技术的发展将聚焦于分辨率提升与功能影像的深度融合，这一方向有望为视网膜疾病诊疗带来新的突破。

话题四：AI在当前或未来临床实践中，如何辅助医师决策？

Rodrigo Jorge教授

合理使用AI能够极大提升临床效率。例如，在大规模数据分析及细微变化识别方面，AI能够胜任，而人工手动操作几乎不可行。

张新媛教授

团队已将AI技术应用于糖尿病视网膜病变筛查与青光眼动态监测中，初步取得了良好的临床效果。

Colin Tan教授

新加坡国家筛查项目已使用AI进行糖尿病视网膜病变筛查，准确率较高。Colin Tan教授提醒：“AI仍需专家监督，一些模型特异性高，但敏感性不足。”

三位专家一致认为：AI将极大提升筛查效率和早期进展发现能力，但不会取代视网膜专科医师。AI是辅助工具，而非替代者。

话题五：将多模态影像（眼底照相、OCT、OCTA）与AI结合进行疾病预测的临床潜力与挑战是什么？

Colin Tan教授

挑战主要包括AI系统准确性的严格验证、医师及患者对系统的信任建立，以及责任归属问题——若AI出错，责任如何界定，这是以往临床实践未曾面对的全新议题。

张新媛教授

数据安全和AI可解释性同样重要。许多模型仍是“黑箱”，难以完全理解其决策逻辑。

Rodrigo Jorge教授

以早产儿视网膜病变AI筛查为例，部分模型特异性高但敏感性不足，仍需专家监督。总体来看，AI在未来将成为视网膜诊疗的重要辅助工具，但确保其辅助角色而非替代角色，是学会和专业组织需要重点关注的问题。

从OCT技术引发的视网膜诊疗革命，到多模态影像整合带来的认知升级，再到AI技术赋能的诊疗效率提升，视网膜疾病诊疗正逐步进入更精准、更早期、更个体化、更数据驱动的全新发展阶段。正如三位专家所达成的共识：未来视网膜疾病诊疗的发展，将聚焦于影像技术、AI技术与临床实践的深度融合，但临床医师始终是诊疗决策的核心。影像技术在不断进化，AI技术在持续成长，但医学的本质——专业的临床判断与人文关怀，始终是推动行业发展的核心力量。

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