AI驱动的巩膜生物力学评估与近视风险预测：基于OCT弹性成像与深度学习的新突破

在近视研究领域，巩膜作为眼球壁的主要结构，其生物力学特性在眼轴增长中扮演关键角色。传统评估手段如OCT只能提供静态结构信息，难以反映巩膜在眼压作用下的动态力学响应。近期，一项融合光学相干弹性成像（OCE）与深度学习的新技术实现了在体、无创评估巩膜弹性模量，为近视风险预测和干预效果监测开辟了新途径。  该技术通过施加微小幅度的机械激励，利用OCT高速采集组织中弹性波传播，结合深度学习算法反演局部力学参数，空间分辨率可达微米级。在一项针对青少年近视人群的初步研究中，发现高度近视患者后极部巩膜弹性模量显著低于正视者，且与眼轴长度呈负相关，提示巩膜软化可能是眼轴过度延长的前期标志。更重要的是，该技术能够纵向监测巩膜力学变化，评估角膜塑形镜、低浓度阿托品等干预措施对巩膜重塑的远期影响，为个体化治疗提供依据。 当前，近视防控已进入精准化时代，但缺乏有效的生物力学标志物。传统眼轴测量虽然简便，但无法揭示巩膜的力学状态。OCE联合深度学习有望填补这一空白，成为近视进展风险分层和疗效评估的重要工具。然而，该技术目前仍处于临床前阶段，面临激励系统标准化、数据采集速度、算法泛化能力等挑战。未来，随着设备小型化和智能化，有望集成到常规OCT平台，推动近视防控从光学指标向力学指标的跨越。 此外，团队正在探索将巩膜弹性模量纳入多模态预测模型，联合眼轴、角膜曲率、脉络膜厚度等多维度数据，构建更精准的近视进展预测系统。一项多中心研究初步结果显示，加入力学参数后，两年内近视进展预测的AUC从0.82提升至0.91，显示出巨大潜力。 这项突破不仅是技术上的创新，更意味着近视研究从结构观察迈向功能评估。随着全球近视负担加剧，基于生物力学的新型干预靶点（如巩膜交联、力学调节药物）正崭露头角，OCE技术将为这些疗法的开发与评估提供关键工具，推动近视防控进入“生物力学时代”。