综述：用于控制近视的角膜塑形术中的人工智能：综述

《Neurocomputing》：Artificial intelligence in orthokeratology for myopia control: A review

人工智能在OK镜近视控制中的应用与挑战

　　在当今社会，近视已成为影响全球青少年视觉健康的重要问题，尤其在东亚地区，其发病率持续上升，成为公共卫生领域亟需关注的议题。随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在临床应用中的潜力逐渐显现，尤其是在角膜塑形镜（OK镜）治疗近视的过程中，AI模型正逐步改变传统的诊断与治疗方式。OK镜是一种特殊设计的硬性高透氧隐形眼镜，通常在夜间佩戴，通过暂时改变角膜形状，以矫正视力并延缓近视的进展。然而，传统的OK镜适配过程存在诸多挑战，包括主观性强、耗时长、对专业人员依赖度高，以及可能引发的并发症风险。因此，引入AI技术以提高OK镜适配的准确性与安全性，已成为当前研究的重要方向。

AI技术的核心在于机器学习（ML）和深度学习（DL），它们通过分析大量的生物医学数据，如角膜地形图、球面等效屈光度（SER）、轴长（AL）和人口统计学因素，实现对OK镜参数的精准预测。这种基于数据驱动的方法不仅能够提升治疗效果，还能帮助医生识别那些可能在佩戴OK镜过程中出现不良反应或早期并发症的患者。此外，AI模型的应用还可以辅助验光师在试戴过程中更高效地调整参数，提高个性化治疗的可能性，从而在整体上提升OK镜治疗的安全性和有效性。

随着近视发病率的不断攀升，传统的验光方法已难以满足日益增长的临床需求。因此，构建一种客观、高效且准确的适配方法显得尤为重要。AI技术的引入，使得这一目标变得更为可行。通过深度学习算法，AI能够处理复杂的非线性关系，从大量的非结构化数据中提取有价值的信息。例如，AI可以利用角膜地形图图像数据，建立复杂的预测模型，以评估OK镜的治疗效果。这种能力不仅为临床实践提供了新的工具，也为未来的近视防控研究开辟了更广阔的空间。

在OK镜的适配过程中，轴长（AL）是一个关键参数。轴长指的是从眼球前表面（角膜）到后表面（视网膜黄斑区）的距离，是衡量近视进展的重要指标。研究表明，轴长的增加与近视度数的加深密切相关。因此，通过AI模型对轴长数据的分析，可以更准确地评估OK镜的治疗效果，并为后续的参数调整提供科学依据。此外，AI还可以通过分析患者的年龄、原始近视度数、角膜屈光变化、离焦环、瞳孔直径等因素，预测OK镜的长期疗效，帮助医生制定更加个性化的治疗方案。

然而，尽管AI技术在OK镜治疗中展现出巨大的潜力，其应用仍面临一些挑战。首先，由于多中心数据的异质性，AI模型的泛化能力受到限制。不同地区和医疗机构的数据可能存在差异，这使得AI模型在实际应用中需要更多的数据验证和调整。其次，AI算法在处理复杂临床表型时的鲁棒性仍有待提高。临床数据往往具有高度的不确定性和多样性，这对AI模型的适应性和准确性提出了更高的要求。此外，AI技术的应用还涉及医疗数据隐私保护的伦理问题，如何在确保数据安全的前提下，实现AI模型的有效训练和应用，是当前亟需解决的问题。

在OK镜的使用过程中，除了治疗效果的评估，还需要关注其对眼部结构和功能的影响。健康的眼部微环境由泪膜、角膜、结膜、泪腺、附属泪腺、眼睑、睫毛和眼部神经等部分组成，这些部分的协调作用对于维持眼部健康至关重要。然而，OK镜的长期使用可能会对这些结构和功能产生一定的影响。例如，一些研究表明，OK镜可能改变泪膜的稳定性，从而引发干眼症等眼部疾病。此外，不当的佩戴方式或不合适的镜片参数也可能导致角膜损伤或感染，这些潜在的风险需要通过AI技术进行更深入的分析和预测。

在实际临床应用中，AI技术的引入不仅提高了OK镜适配的效率，还为医生提供了更多的决策支持。例如，AI可以基于患者的生物医学数据，预测其佩戴OK镜后的视力变化趋势，并帮助医生选择最合适的镜片参数。这种预测能力使得医生能够在患者佩戴OK镜之前，就对其可能的治疗效果和风险进行评估，从而优化治疗方案。此外，AI还可以通过分析患者的试戴数据，识别出那些可能对OK镜产生不良反应的个体，提前采取干预措施，减少并发症的发生率。

综上所述，AI技术在OK镜治疗中的应用正在逐步改变传统的近视防控模式。通过精准的数据分析和预测能力，AI不仅提高了治疗的效率和安全性，还为个性化治疗提供了新的可能性。然而，要实现AI在OK镜治疗中的广泛应用，还需要克服多中心数据异质性、算法鲁棒性以及伦理问题等挑战。未来，随着AI技术的不断进步和临床数据的积累，其在近视防控领域的应用前景将更加广阔。通过进一步的研究和实践，AI有望成为近视防控的重要工具，为全球青少年的视觉健康提供更有效的解决方案。