编者按：斜视角度的精准定量一直是临床视光领域的难点。长期以来，棱镜遮盖试验作为临床金标准，高度依赖检查者的经验与手法，其固有的主观性与耗时性导致了显著的观察者间差异，也制约了大规模筛查的开展。如何利用技术手段突破“人”的局限，实现客观、标准化的眼位测量，是该领域亟待破解的课题。第40届世界眼科大会（WOC 2026）上展示的一项最新研究，聚焦于这一临床痛点展开探索。研究者另辟蹊径，尝试将人工智能（AI）算法与双目成像技术相结合，通过模拟经典的角膜映光试验原理，构建了一套全新的眼位偏斜评估系统。该设计能否在消除检查者主观偏差的同时，兼顾对不同类型斜视的识别能力？其测量结果与临床常规手段的一致性又将达到何种程度？

斜视度客观测量工具的临床研发背景

眼位偏斜的精准测量对于斜视的诊断与治疗至关重要，传统检查方法如三棱镜遮盖试验对临床操作技能要求较高，且检查耗时较长，易出现不同检查者间的结果变异。为解决上述痛点，研究团队开发了一款可同步采集双目图像的创新设备，通过AI的图像分析技术自动计算以棱镜屈光度或角度为单位的斜视度，旨在实现眼位偏斜的客观、可重复、不依赖检查者的评估。

AI斜视度测量系统与三棱镜遮盖试验的一致性表现

本研究为前瞻性对照研究，共纳入30名存在显性斜视及正位眼的受试者，所有受试者均由经验丰富的视光师完成三棱镜遮盖试验，用三棱镜度表示斜视度数。同时采用新型客观评估系统完成检查，检查分为两步：在模拟传统检查的注视条件下，使用自研设备采集双目图像，AI算法模拟角膜映光试验，自动检测并量化双眼角膜映光点相对于瞳孔中心的位置；之后基于上述映光点位移数据，用三棱镜度表示斜视度数。研究采用Pearson相关性分析、Bland–Altman图、配对t检验评估AI系统与三棱镜遮盖试验的结果一致性。

AI算法可成功检测并量化所有受试者的角膜映光位移，计算得到斜视度数值。AI分析测得的平均斜视度与三棱镜遮盖试验结果呈强正相关（r＞0.95），两种方法的平均差值在临床可接受范围内且无统计学意义（P＞0.05），一致性较高，该系统在内斜视、外斜视、上斜视、下斜视的测量中均保持稳定的准确性。

该研究观察到，模拟角膜映光试验的AI斜视度测量系统与三棱镜遮盖试验表现出优异的相关性及一致性，该系统可提供一种快速、客观、不依赖检查者的眼位偏斜量化方案。该系统集成的AI驱动角膜映光分析技术，有望提升测量标准化程度，减少观察者间变异，并为临床及远程眼科筛查场景下的规模化应用提供支持。

小结

该研究验证了AI双目图像分析技术用于客观斜视度测量的效能，填补了现有斜视检查工具在客观化、标准化层面的缺口，为基层斜视诊疗能力提升、远程眼科筛查服务拓展提供了潜在的技术支撑。后续可进一步扩大样本规模，验证该技术在不同年龄、不同类型斜视人群中的适用性，明确其临床应用的操作规范与参考阈值。

标题：AI-Based Binocular Image Analysis for Objective Tropia Measurement

作者：K. Sidiq1，V. Srinivasan1,，R. Vettikattu1，S. Kullambettu1

来源：WOC 2026官网

声明：本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用，不代表本平台观点。该等信息不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议，如果该信息被用于资讯以外的目的，本站及作者不承担相关责任。