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doi:10.12419·综述综述·

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人工智能在白内障诊断的应用进展

1,21

颜钰玲综述，薛春燕审校

(1.中国人民解放军总医院海南医院眼科，三亚572013；2.南京大学医学院，南京210000)

文章亮点

1.关键发现

•通过总结已有的人工智能于白内障诊断的国内外研究现状，发现人工智能的运用可以进一步降低白内障诊疗成本、提

高白内障诊断及治疗效率。

2.已知与发现

•人工智能在年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变的筛查和检测方面取得了良好的效果，现在

正逐渐被应用于白内障的诊断与管理过程中。

3.意义与改变

•人工智能协助白内障诊断具有便捷、低成本、可远程进行等优点，有望解决中低收入国家医疗资源投资不足及眼科医

生缺乏等问题，实现白内障的早期诊断与治疗。

[摘要]白内障是世界范围内致盲的主要原因之一，占中低收入国家致盲病例的50%。随着人口老龄化程度的加

深，到2050年中国白内障致盲病例预计达到2000万。卫生支出占比低、医疗设备及眼科医生紧缺、筛

查费用昂贵仍是中低收入国家无法开展大规模白内障筛查的主要原因。人工智能(artificialintelligence，

AI)协助白内障诊断具有便捷、低成本、可远程进行等优点，有望减少甚至避免白内障致盲的发生。文

章将对AI通过结合裂隙灯眼前节图像、眼底照片及扫频源光学相干层析图像进行白内障自动诊断等研

究进行简要综述。

[关键词]人工智能；白内障；裂隙灯眼前节图像；眼底照片；扫频源光学相干层析图像

[中图分类号]TP18，R776.1，R770.4[文献标志码]A

引用本文:颜钰玲，薛春燕.人工智能在白内障诊断的应用进展[J].眼科学报,2024,39(3):160-168.doi:

10.12419

收稿日期(Received):2024-02-22;修订日期(Revised):2024-03-06;接收日期(Accepted):2024-03-12

通信作者(Correspondingauthor):薛春燕，Email:xuechunyan@

作者贡献声明:构思设计:颜钰玲;行政支持:薛春燕;提供研究材料:颜钰玲;数据收集与汇总:颜钰玲;数据分析与解

读:颜钰玲;稿件撰写:颜钰玲,薛春燕;稿件最终修订与同意:颜钰玲,薛春燕

Contributions:Conceptionanddesign:YANYuling;Administrativesupport:XUEChunyan;Provisionofstudymaterials:YAN

Yuling;Collectionandassemblyofdata:YANYuling;Dataanalysisandinterpretation:YANYuling;Manuscriptwriting:YANYuling,电子全文

XUEChunyan;Finalapprovalofmanuscript:YANYuling,XUEChunyan

人工智能在白内障诊断