近日，辽宁何氏医学院视觉智能中心代光政博士及团队成员张晨光、闫海茹、党煜联合何氏眼科医院、何氏眼产业集团、辽宁蜻蜓健康科技科研团队多方合力，在国际数字医学领域的顶级期刊《npj Digital Medicine》（IF:15.1）发表题为“基于便携式裂隙灯的狭窄前房角智能筛查”的研究论文。
该研究评估了便携式裂隙灯配合人工智能先进算法从眼前节图像中识别前房角狭窄（NACA）的可行性，为原发性闭角型青光眼（PACG）的早期筛查提供了新的解决方案。
青光眼的早期筛查与干预一直是公共卫生领域的核心挑战。“青光眼的筛查必须前移，在房角完全关闭前识别高危人群，是预防失明的关键窗口期。”代光政博士表示。
传统的青光眼筛查存在诸多局限。针对这一难题，研究团队从青光眼数据库构建到算法开发进行了深入探索，采用改良移动相机拍摄眼前节图像，开发出识别NACA的算法。通过对图像进行预处理、分割角膜与虹膜光带及拟合中央前房截面，计算出八个生物参数。研究数据显示，配备先进算法的便携式裂隙灯系统，在青光眼风险筛查中展现出显著的应用潜力。
此次研究充分展现了人工智能与便携式医疗设备结合在眼病筛查领域的应用前景，这意味着未来在基层医疗机构、社区甚至偏远地区，都可能实现便捷高效的青光眼筛查，让更多人受益于早期检测和干预。
近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用越来越广泛，尤其是在眼科诊断方面，AI展现出了巨大的潜力。“这项研究为PACG的早期筛查开辟了全新路径，这一成果不仅是科技创新的结晶，更是医教产研深度融合的创新实践。”代光政博士表示，随着技术的不断优化和拓展，AI赋能的智能筛查手段有望改写社区和乡村基层青光眼防控格局。（文 赵威）
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