专访秦教授：智能眼底影像与多模态数据融合，构建全生命周期眼健康管理新范式

随着“健康中国2030”战略的深入推进，眼健康管理正从“以疾病为中心”向“以健康为中心”转变。近日，我们有幸专访了著名眼科专家秦教授，就智能眼底影像技术、多模态数据融合以及全生命周期眼健康管理的实践路径进行了深入探讨。 **记者：** 秦教授您好，感谢您接受我们的专访。当前，眼底影像技术发展迅速，人工智能辅助诊断在眼科的应用日益广泛。您如何看待智能眼底影像在眼健康管理中的作用？ **秦教授：** 眼底是全身唯一能够直接观察血管和神经的窗口，很多全身性疾病如糖尿病、高血压、动脉硬化等都会在眼底留下痕迹。智能眼底影像技术结合AI算法，不仅能够高效筛查出糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼等常见致盲眼病，还能通过血管形态、神经纤维层厚度等指标评估全身健康状况。例如，我们团队研发的AI模型可以通过眼底照片预测心血管疾病风险，准确率达到85%以上。这为眼健康管理提供了更广阔的视角。 **记者：** 您提到的多模态数据融合是当前的研究热点，能否具体谈谈它在眼健康管理中的应用？ **秦教授：** 多模态数据融合是指将眼底影像、OCT、视野、眼压、屈光状态、甚至基因组学数据等多源信息进行整合分析，从而更全面地评估眼健康状态。以青光眼管理为例，单纯依赖眼压或视野往往容易漏诊早期患者。而通过融合OCT测量的视神经纤维层厚度、视野缺损模式以及基因易感性数据，我们可以将早期诊断敏感性提升至95%以上。此外，对于近视防控，融合眼轴长度、角膜曲率、屈光度和户外活动时间等数据，可以构建个性化的近视进展预测模型，实现精准干预。 **记者：** 在全生命周期眼健康管理中，儿童青少年近视防控是重中之重。您认为智能技术如何助力近视防控？ **秦教授：** 近视防控需要从筛查、预警、干预到随访形成闭环管理。智能技术可以贯穿始终。首先，基于AI的校园视力筛查系统可以快速完成大规模筛查，并自动生成电子健康档案；其次，通过可穿戴设备监测户外活动时间、用眼距离和光照强度等环境因素，结合眼部生物学参数，可以建立动态近视风险模型，对高危儿童进行早期预警；最后，在干预阶段，角膜塑形镜、低浓度阿托品、离焦眼镜等方案的疗效评估需要长期、规律的眼轴监测，智能眼轴测量设备和云端数据平台可以实现远程、标准化的随访管理。我们目前正在开展一项多中心研究，探索基于AI的个性化近视防控决策支持系统，希望为临床医生提供最优干预方案推荐。 **记者：** 在推行这些数字化、智能化服务的过程中，您认为最大的挑战是什么？ **秦教授：** 最大的挑战是数据标准化和互操作性。不同厂家设备产生的数据格式不一，难以整合；此外，眼科数据涉及患者隐私，安全共享机制亟待完善。我们正在联合多家医院和科研机构，推动建立眼健康数据标准和共享平台，同时加强数据安全和伦理治理。人才培养也是关键，未来的眼科医生需要具备数据科学和人工智能的基本素养，能够理解并应用智能工具。 **记者：** 最后，请您展望一下未来眼健康管理的发展方向。 **秦教授：** 未来眼健康管理将更加个性化、精准化、智能化。依托大数据和人工智能，我们可以为每个人建立从出生到衰老的全生命周期眼健康数字档案，实现眼病的早期预测、精准干预和持续管理。同时，远程医疗和智能穿戴设备将使优质眼科资源下沉到基层和社区，让更多人享有高质量的眼健康服务。我们期待与各界携手，共同推动中国眼健康事业的发展。 **记者：** 感谢秦教授的精彩分享，让我们对智能眼健康管理有了更深刻的认识。