人工智能在近视防治中的应用与临床挑战

摘要

近视作为全球高发屈光不正类型已成为重大公共卫生挑战，人工智能（AI）技术凭借数据处理与模式识别优势为近视防控开辟了新路径。文章对AI在近视风险评估（构建多维度预测模型，如GBDT模型准确率达0.92）、病变筛查诊断（深度学习模型对高度近视眼底图像诊断准确率超94%）、个性化治疗（角膜塑形镜疗效预测模型准确率超93%）及前沿设备（区块链融合、可穿戴设备）的应用进展进行分析，指出AI面临多中心数据标准不统一、高质量公开数据集稀缺，算法黑箱导致医生难以理解模型决策逻辑的信任危机，以及临床转化障碍、资源公平性等挑战。未来需通过跨学科协作整合遗传、环境、社会经济等多维度数据，推进可解释AI技术，加速基层落地；同时聚焦数据基础、人机信任与基层覆盖，突破技术壁垒以实现AI在近视防治中的规模化应用。

关键词

人工智能 / 近视防控 / 机器学习 / 深度学习 / 风险评估 / 病变筛查诊断 / 个性化治疗 / 数据壁垒 / 算法黑箱 / 临床转化障碍 / 多模态数据融合 / 可解释AI