近日，遼寧何氏醫學院視覺智慧中心代光政博士及團隊成員張晨光、閆海茹、黨煜聯合何氏眼科醫院、何氏眼産業集團、遼寧蜻蜓健康科技科研團隊多方合力，在國際數字醫學領域的頂級期刊《npj Digital Medicine》（IF:15.1）發表題為“基於可攜式裂隙燈的狹窄前房角智慧篩查”的研究論文。
該研究評估了可攜式裂隙燈配合人工智能先進演算法從眼前節圖像中識別前房角狹窄（NACA）的可行性，為原發性閉角型青光眼（PACG）的早期篩查提供了新的解決方案。
青光眼的早期篩查與干預一直是公共衛生領域的核心挑戰。“青光眼的篩查必須前移，在房角完全關閉前識別高危人群，是預防失明的關鍵窗口期。”代光政博士表示。
傳統的青光眼篩查存在諸多局限。針對這一難題，研究團隊從青光眼數據庫構建到演算法開發進行了深入探索，採用改良移動相機拍攝眼前節圖像，開發出識別NACA的演算法。通過對圖像進行預處理、分割角膜與虹膜光帶及擬合中央前房截面，計算出八個生物參數。研究數據顯示，配備先進演算法的可攜式裂隙燈系統，在青光眼風險篩查中展現出顯著的應用潛力。
此次研究充分展現了人工智能與可攜式醫療設備結合在眼病篩查領域的應用前景，這意味著未來在基層醫療機構、社區甚至偏遠地區，都可能實現便捷高效的青光眼篩查，讓更多人受益於早期檢測和干預。
近年來，人工智能（AI）技術在醫療領域的應用越來越廣泛，尤其是在眼科診斷方面，AI展現出了巨大的潛力。“這項研究為PACG的早期篩查開闢了全新路徑，這一成果不僅是科技創新的結晶，更是醫教産研深度融合的創新實踐。”代光政博士表示，隨著技術的不斷優化和拓展，AI賦能的智慧篩查手段有望改寫社區和鄉村基層青光眼防控格局。（文 趙威）
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