评估眼睛前部健康状况不仅可在医院进行，还可扩展至偏远地区、养老院、药店甚至火车站。这是东北大学医学院研究生院中泽彻教授领导的研究团队正在努力实现的未来——他们新开发了一种便携式人工智能扫描裂隙灯设备。这种便捷设备有望使眼科护理更加普及，让患者随时随地都能接受专业评估。
该研究结果已发表在《科学报告》上。
从一段简短的扫描裂隙视频中，该设备即可完成眼部解剖特征的设备端人工智能分析。
该设备能对眼部解剖特征进行设备端人工智能分析，支持白内障、青光眼风险、圆锥角膜、角膜混浊、晶状体脱位和虹膜异常的筛查。
影响眼睛前部（也称为眼前节）的疾病，如白内障，是全球视力障碍的主要原因之一。视力丧失会降低独立性、行动能力和整体生活质量。不幸的是，许多人直到视力丧失症状变得更加严重时才接受筛查——在某些情况下，这种损伤已不可逆转。"患者定期检查最符合其利益，但并不总是容易实现，"中泽解释道。"进行这些检查所需的仪器价格昂贵、体积庞大，主要局限于临床环境。农村地区或行动不便的患者可能无法获得这些重要的筛查工具——让他们陷入黑暗中。"
眼前节光学相干断层扫描（AS-OCT）机器价格可达数千万日元。研究团队设计了一种超低成本系统作为替代方案，其可靠的结果与AS-OCT扫描显示出高度一致性。他们确定该设备足以用于筛查导向的评估，同时还能直接可视化临床上重要的特征，如角膜、虹膜、晶状体、眼表、色素变化和囊膜变化——这些特征通常仅靠灰度OCT难以识别。
该设备还可以评估闭角型青光眼风险，这在亚洲是一个主要问题。早期发现尤为重要，因为如果发生完全闭角事件，可能导致突然、严重的视力丧失。
通过捕获单个扫描裂隙视频，该系统可以提供眼前节异常的定量测量和定性或人工智能辅助评估。该平台的一个关键特点是其轻量级AI模型（LWBNA-unet），它能分割眼部的重要解剖结构，并支持进一步的筛查导向疾病分类。由于该模型轻量，准确分析可以直接在设备本身上进行，无需依赖云计算。这有助于减少操作员依赖性，同时提高便携性、隐私保护和实际可用性。
低成本、便携性、定量能力、真彩色可见光成像和设备端AI使该平台成为将眼前节筛查带入日常生活的实用候选方案。
来源：东北大学
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