人工智能在干眼管理中的应用进展

摘要

人工智能(artificial intelligence,AI)是通过模拟人类思维与学习过程，实现数据分析与辅助决策的技术体系。干眼(dry eye disease,DED)是一种常见的慢性眼表疾病，传统诊疗过程依赖人工判断，存在主观性强、重复性差及效率低等不足。近年来，随着图像识别、深度学习与多模态数据融合等技术的发展，AI在医学领域的应用快速拓展，为DED的早期筛查、精准诊断、个体化治疗及长期随访提供了全新技术路径。本文以技术为导向，系统回顾了AI在DED临床管理各环节中的最新研究进展，深入分析当前面临的技术局限与临床应用瓶颈，重点阐述AI在提升诊断客观性与标准化水平、优化个体化治疗策略、构建智能化监测随访体系等方面的重要价值与应用前景。同时，本文对AI辅助DED管理的未来发展趋势进行展望，旨在为推进DED诊疗的智能化转型与精准医学实践提供参考。

关键词

人工智能 / 干眼 / 深度学习 / 机器学习 / 多模态数据