圆锥角膜是一种渐进性的眼科疾病，其特征是角膜逐渐变薄并向前突出形成圆锥状。这种变化会导致视力模糊、光敏感以及视物变形等症状。早期诊断对于防止病情恶化和保持患者的最佳视力至关重要。近年来，人工智能（AI）的发展为圆锥角膜的早期诊断提供了新的可能性。

近日，2025年中国“海上之光”眼视光学与视觉科学学术会议在上海召开，会议围绕近视发生机制、防控策略、屈光手术新进展、老视手术临床研究、高度近视与白内障及眼底病变的防治、圆锥角膜交联、近视与青光眼等关键议题展开深入交流与探讨。在本次大会中，梅斯医学特邀来自天津市眼科医院王雁教授对AI与圆锥角膜早期诊断议题进行精彩分享。

梅斯医学：相较于传统诊断方法（如角膜地形图或角膜厚度测量），AI技术如何通过数据分析和模式识别提高圆锥角膜早期诊断的敏感性和特异性？

王雁教授：当下，我们正处于数字化时代，人工智能（AI）作为一项标志性技术，正以前所未有的速度影响和改变着人类生活的方方面面，例如智能手机，智能交通等。当然，AI与眼科的结合，为人们的视觉健康带来了前所未有的可能。圆锥角膜是一种潜在致盲的眼科疾病，由于其早期症状缺乏明确的临床特征而难以察觉，增加了误诊或漏诊的可能性，给临床医生带来了长期的困扰。

经过多年的潜心研究，我们团队联合北京航空航天大学和温州理工学院等研究团队发现，AI能够通过分析特定的眼部特征大幅提高早期圆锥角膜的诊断精度。这一创新方案在国内实践中取得了优异的成绩，并在全球范围内展现了领先的技术优势。最新发布的研究成果表明，中国利用AI进行早期圆锥角膜诊断的技术性能已经超越了国际上的其他现有方法，彰显了我国在眼科研究领域的卓越成就和国际领先地位。

梅斯医学：在开发用于圆锥角膜诊断的AI模型时，训练数据的质量和多样性如何影响模型的性能？是否存在因种族、年龄或角膜形态差异导致的诊断偏倚？

王雁教授：在利用AI进行早期圆锥角膜诊断的过程中，我们深刻认识到数据质量和多样性对于模型性能至关重要。不同因素如年龄、种族等都会影响诊断结果。鉴于现有诸多诊断方法基于国外技术和设备，这些技术可能未能充分考虑中国人群特征，比如中国人与欧美人在角膜厚度、曲率及前后表面高度等方面存在显著差异。为了提高诊断准确性，我们不仅引入了大量具有代表性的中国人群临床数据，还积极与国际专家合作进行了深入研究。研究发现，将具有代表性的中国人群数据纳入后，模型的诊断精度有了显著提升。基于此，我们提出了一套针对中国人群的新参数体系——China CCBI（China Corneal Biometric Index），这一体系明显增强了诊断的准确性。

此外，在国际权威期刊上，我们发表了关于中国不同地区角膜特征的研究成果。这项研究表明，中国的南方、北方以及西部地区的居民在角膜特性上各有特点，这些地理区域间的差异对诊断准确性有重要影响。为了确保诊断的精确性，所用数据必须能够准确反映目标人群的具体特征。因此，这项研究对中国乃至全球的医学实践都具有深远意义，并为早期诊断和治疗提供了坚实的数据基础。

梅斯医学：在实际临床场景中，AI技术如何与现有的诊断流程相结合？在技术应用过程中，是否存在数据隐私、设备兼容性或医生接受度等方面的挑战？

王雁教授：在将实验室研究成果转化为临床应用的过程中，需要克服一系列挑战，以确保这一转化不仅安全有效，而且能够显著提升医疗服务质量。首先，面对数据隐私保护这一关键问题，必须严格对数据进行处理，确保所有患者信息的安全和匿名化，防止任何可能的信息泄露。其次是临床转化的问题，即如何将科研成果有效地应用于实际诊疗。AI技术可以在海量数据中发现规律，降低误诊率，这有助于医生在诊断过程中避免过度依赖经验，降低误诊率。

为了实现以上目标，我们正在开发一个集成平台，旨在为医生提供一个用户友好的界面，使其可以轻松输入相关医疗数据，并及时获取有价值的治疗方案。我们希望通过AI来帮助医生从日常繁琐的任务中解脱出来，使其能够为患者提供更优质的医疗服务，真正惠及广大患者。