近年來，人工智慧技術在醫療領域快速發展，對眼科尤其是角膜領域也產生重大影響。本文綜述人工智慧在角膜領域的最新應用，包括角膜拓樣、角膜內皮細胞計數、角膜病變檢測、手術規劃等方面。
角膜地形圖檢查
角膜地形圖檢查是診斷角膜病變的重要檢查項目。傳統上由醫生進行人工判讀，存在主觀性差異。近年來利用人工智慧技術自動分析角膜地形圖，可以大大提高檢測精準度和效率。
具體應用包括
- 利用深度學習算法檢測角膜地形圖，評估角膜曲率、厚度等參數，檢測角膜異常。相比人工判讀提高了檢測敏感性96%。
- 應用卷積神經網絡檢測角膜地形圖，識別角膜顯微病變如角膜角化病變。檢測精準度達91%。
- 結合眼前節OCT成像，建立三維角膜模型，更準確評估角膜參數。
- 加入臨床信息，建立結合影像和非影像特徵的模型，可提高病變檢測率。
角膜內皮細胞計數
角膜內皮細胞密度和形態是評估角膜健康的重要指標。人工智慧技術可以自動識別細胞，計算細胞密度和形態分析，大幅提升效率。
- 傳統方法需要手工選取較大範圍代表區域進行統計，人工智慧可以自動全面掃描分析整個角膜內皮，提高檢測敏感性。
- 利用深度學習方法辨識細胞邊界，可以實現全自動細胞計數，計算細胞密度。檢測結果與手工計數高度一致。
- 可以自動計算六邊形率,評估細胞形態，早期發現細胞游離，監測手術後恢復。
- 結合長期數據，建立個體化模型，準確評估疾病進展風險。
角膜病變檢測
利用深度學習分析眼前節OCT和顯微影像，可以實現自動檢測多種角膜病變。
- 自動檢測角膜炎症性疾病如乾眼症、眼瞼炎。
- 識別角膜感染如角膜潰瘍、真菌性角膜炎。
- 檢測角膜失養症（Distrohpy）如地圖狀表皮層角膜失養症、Fuchs內皮層角膜失養症。
- 評估手術後角膜恢復情況，檢測併發症。
- 結合多種影像，提高檢測準確度至90%以上。
手術規劃
人工智慧可以結合診斷信息，為角膜手術提供精準的個體化治療方案。
- 根據角膜地形圖設計角膜移植手術，選擇最佳的移植角膜。
- 跨孔隧道切口設計，優化小切口白內障手術。
- 結合三維角膜模型，規劃角膜塑形手術。
- 根據內皮細胞計數評估手術風險，調整手術策略。
- 利用虛擬模擬軟體，幫助外科醫生進行手術演練。
雷射屈光手術規劃
利用人工智慧自動設計個體化的雷射屈光手術治療方案，可以實現精準矯正各種視力問題。
- 根據角膜地形圖計算視力問題及矯正量。
- 生成屈光矯正圖案，控制屈光矯正深度,避免誤差。
- 模擬手術效果，優化雷射屈光矯正範圍。
- 考慮眼表疾病史，制定安全有效的手術方案。
- 結合波前感測及眼動追蹤，實現精準高階視覺修復。
風險預測
利用大數據技術，人工智慧可以準確預測角膜手術風險，為醫師決策提供依據。
- 預測角膜移植排斥反應風險，調整用藥方案。
- 評估角膜塑形手術併發症發生概率。
- 根據內皮細胞密度預測手術導致的內皮衰竭風險。
- 預測角膜感染後治療反應，評估視力恢復情况。
- 提供個體化風險評估報告，幫助醫生制定適當治療策略。
總結而言，人工智慧技術在角膜領域展現巨大應用前景。人工智慧可以提升病變檢測準確性、自動化流程、個體化治療方案設計。未來人工智慧將深入整合到角膜診斷和治療全流程，使臨床決策更精準高效，最終提高患者護理水平。但人工智慧也有局限性，仍需結合醫師專業判斷，實現人機協同，為患者提供更優質護理。隨著算法不斷優化，人工智慧在角膜領域應用前景廣闊。
（以上資料為良視眼科彙整）113.03更新
