科學通報 | 點亮兒童“睛”彩未來：AI賦能近視風險早期預警新突破

在近視已成為影響我國兒童青少年健康“頑疾”的今天，如何在其發生前進行精準預警和有效干預，是全社會關注的焦點。近日，一項來自北京大學人民醫院眼科的創新研究，為這一難題帶來了突破性的解決方案。該研究首次將前沿的掃頻源光學相干斷層掃描（SS-OCT）技術與人工智能（AI）深度結合，成功實現了對未近視兒童眼底脈絡膜結構的高精度、自動化定量分析，并揭示了其與眼軸長度、瞳孔直徑的關鍵關聯，為構建下一代近視風險智能預警系統奠定了堅實的基礎。

直面挑戰：為何要關注“未近視”兒童的眼底？

近視并非一日形成。在視力表上的數字尚未發生變化前，孩子的眼球內部可能已經悄然發生了關鍵的生理改變。其中，脈絡膜——位于視網膜和鞏膜之間、富含血管的一層組織，被學界認為是窺視近視發生發展過程的一扇重要“窗口”。

“脈絡膜就像視網膜的‘后勤保障系統’，負責供氧和營養。近年研究發現，它更是一個重要的‘信號中轉站’，通過厚度與血流的變化，參與調控眼球的生長，從而影響近視的進展?！北狙芯康闹饕芯空?，北京大學人民醫院的王凱教授解釋道，“然而，在兒童，尤其是尚未近視的兒童中，脈絡膜有何特征？哪些因素會影響它？這些問題此前因技術所限，研究甚少，是一片亟待探索的‘無人區’?！?/p>

傳統上，對脈絡膜的測量嚴重依賴醫生手動在圖像上勾畫，此過程不僅耗時耗力，且結果易受主觀影響，難以在大規模人群篩查中應用。正因如此，北京大學人民醫院的研究團隊決心另辟蹊徑，將希望寄托于正在重塑各行各業的人工智能技術。

技術破局：AI+SS-OCT，開啟“慧眼”識脈絡膜

本研究最大的亮點在于，研究團隊利用SS-OCT設備對83名5-12歲未近視兒童進行黃斑區高分辨率掃描，隨后將圖像“喂”給AI模型。

“我們的AI模型，就像一位不知疲倦、且擁有‘火眼金睛’的超級醫生，能夠在海量的OCT圖像中，瞬間精準識別出脈絡膜的上下邊界，”論文作者盧宇暢形象地介紹道，“它不僅速度快，更重要的是一致性和精準度極高。”

基于這套強大的AI工具，研究團隊得以首次系統、全面地繪制出未近視兒童黃斑區脈絡膜的“全景圖譜”，精確量化了脈絡膜厚度（CT）、血管面積（LA）、基質面積（SA）、總面積（TCA）以及反映血管密度的核心指標——脈絡膜血管指數（CVI）。

重要發現：描繪未近視兒童脈絡膜“地圖”，鎖定兩大關鍵因素

通過AI的精準測量，研究取得了一系列具有重要意義的新發現：

發現脈絡膜分布“地形圖”：研究首次清晰揭示，在未近視兒童中，脈絡膜并非均勻分布。其鼻側區域最薄，血流分布也最少，而上方、下方和顳側則相對較厚。這張標準的“地形圖”為未來判斷個體是否偏離正常軌跡提供了重要參照。

鎖定影響核心區域厚度的兩大關鍵因素：黃斑中心凹是視覺最敏銳的區域，其下方的脈絡膜厚度（SFCT）備受關注。通過先進的統計模型，團隊發現，在未近視兒童中，SFCT與瞳孔直徑呈正相關，與眼軸長度呈負相關。即，瞳孔越大、眼軸越短的兒童，其中心凹下的脈絡膜越厚。多因素分析進一步確認，瞳孔直徑和眼軸長度是影響SFCT的獨立相關因素。

“瞳孔直徑可能與入眼光量調節有關，進而通過復雜的神經體液機制影響脈絡膜血流與厚度；而眼軸越長，脈絡膜組織則可能被機械性地拉伸變薄。這兩大發現為我們理解眼球正視化發育及近視初啟的生理機制提供了全新的線索?！闭撐淖髡咝飙倢ρ芯砍晒纳顚雍x進行了解讀。

未來展望：從精準測量到智能預警，構筑近視防控新防線

此項研究的價值遠不止于學術發現。它更重要的貢獻在于，成功驗證了一條將先進成像技術與人工智能相結合，實現高效、客觀、可規模化的兒童眼健康篩查與監測的全新路徑。

“想象一下，在未來，孩子只需進行一次快速的SS-OCT檢查，AI系統就能在幾分鐘內生成一份詳細的‘脈絡膜健康報告’，其中包括其各項參數在與同齡正常兒童對比中所處的位置，”王凱教授展望道，“如果系統通過縱向隨訪，發現某個孩子的脈絡膜正以異常速度變薄，即便他尚未近視，我們也能及時發出風險預警，并采取針對性的干預措施，真正做到‘防患于未然’?！?/p>

這意味著，近視防控的關口得以大幅前移。從傳統的“發現近視后再矯正控制”，轉向“預測風險并提前干預”，這將是理念上的巨大飛躍。

結語

北京大學人民醫院的這項研究，是醫工交叉、人工智能與臨床醫學深度融合的一次成功典范。它不僅填補了未近視兒童脈絡膜參數研究領域的空白，更以其前瞻性的視角，為兒童近視防控事業點燃了一盞指向未來的明燈。隨著后續研究的深入和數據積累，基于SS-OCT與AI的智能預警模型有望成為守護兒童視覺健康的標配工具，為無數家庭點亮一個清晰而“睛”彩的未來。

文章信息

盧宇暢，徐瓊，李雪薇，等?；谌斯ぶ悄艿拿}絡膜圖像自動分割與定量分析在未近視兒童中的應用 . 科學通報, 2025

https://doi.org/10.1360/CSB-2025-5100

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5100.

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