近日，浙江大学医学院附属第二医院眼科叶娟教授团队在Elsevier和浙大出版社旗下的 “Advances in Ophthalmology Practice and Research” 期刊发表了题为 “Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology: Current statusand future perspectives” 的综述论文。金凯博士为第一作者，叶娟教授为论文的通讯作者。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一门新兴的计算机技术科学，随着大数据时代的来临和电子病历的普及，人工智能开始在医学领域崭露头角，其中深度学习(Deep Learning，DL)作为人工智能的一个分支，在检测各种疾病方面表现出了强大的性能。眼科是AI在医学应用最早的领域之一，大量数字化的眼部图像使DL诊断在眼科成为一大热点。

本文通过对已发表的眼科AI研究进行综述，介绍了AI尤其是DL技术在眼科的应用，并结合AI应用的重要临床问题，讨论了潜在的挑战和未来方向。

通过在PubMed和谷歌学术检索了自2016年1月至2022年6月的眼科AI相关文献并进行筛选，本文最终纳入了800项研究。检索结果表明，目前AI已被广泛用于各类眼科疾病的自动筛查、诊断、疗效预测和治疗决策，包括糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)、青光眼、年龄相关性黄斑变性(Age-related Macular Degeneration，AMD)、白内障和其他眼病，并取得了与眼科专家诊断水平相当的准确率。

然而，迄今为止研发的大多数AI系统仍处于实验阶段，其临床应用仍面临着一些挑战。主要挑战之一是AI模型的训练需要大量的数据，数据量不足可能会影响模型的性能，这使其在应对罕见病时表现不佳。其次，DL模型的不可解释性限制了AI成果的临床转化。从医生的角度来看，无法理解深度学习模型如何为特定的临床任务做出决策和预测，而现有的方法（如热力图）不足以充分解释DL模型的诊断推理过程。此外，患者隐私、数据安全和医学伦理等问题也限制了AI系统的进一步临床推广和应用。

最后，本文展望了AI在眼科的未来发展方向。首先，在系统研发阶段，研究者应更多地考虑目前临床实际需求，如多种疾病的鉴别诊断和诊断的可解释性，提高罕见病的诊断准确率和临床医生的置信度。其次，多模态数据信息的融合、临床多中心的泛化和前瞻性的队列研究也是AI在眼科应用的发展趋势。此外，AI在眼科的发展也需要社会各界的努力，如加强高校、企业和医院的产学研合作，相关监管部门制定临床指南规范AI诊断工具的临床应用，评估AI诊断的成本和有效性，使AI技术在不久的将来为数字化的眼健康服务模式添砖加瓦。

叶 娟教授，浙江大学眼科医院副院长，浙大二院眼科中心副主任，中华医学会眼科学分会委员，中华医学会眼科学分会眼整形眼眶病学组副组长，浙江省医学会眼科分会候任主委，浙江大学求是特聘教授，博导，国家万人计划领军人才。全面开展微创眼整形手术，推广儿童重度上睑下垂及眼部肿瘤的规范化诊治技术，年完成眼整形眼眶手术1500余台，获得“人民名医”和“中国优秀眼科医生”称号。发表SC1论文120余篇；获国家授权发明专利13项；主持国家重点研发项目；以第一完成人获得中华医学科技奖二等奖1项，浙江省科技进步二等奖2项和浙江省医药卫生科技进步特等奖1项。

金 凯，浙江大学眼科学博士，浙江大学附属第二医院眼科中心助理研究员，浙江省数理医学学会眼科青委会副主委。主要致力于视网膜黄斑疾病的精准诊疗。发表SCI论文40余篇，其中第一及通讯作者（含共同）在IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Applied Materials Today, Scientific Data, British Journal of Ophthalmology等学术期刊发表论文20余篇，授权国家发明专利7项，主持国家自然科学基金、省自然科学基金和省卫生厅科技计划各一项，获得浙江省科技进步二等奖一次。