角膜内皮移植术（DSEK/DMEK）是目前治疗角膜内皮失代偿的主流术式，但其成功高度依赖健康的供体组织、精准的手术操作和细致的术后管理。随着AI与数字化技术的渗透，这一领域正在经历从“经验依赖”到“数据驱动”的范式转变。
**供体筛选的智能化**
传统供体角膜评估依赖眼库技师对裂隙灯和镜面反射显微镜图像的主观判断，存在效率低、标准不一等问题。近期，有研究团队利用深度学习模型分析镜面显微镜图像，自动分割内皮细胞并计算细胞密度、六边形比例等参数，准确率达到98%以上，速度较人工提升10倍。同时，AI结合眼前段OCT三维重建，可预测供体角膜在术后植片脱位和贴附不良的风险，协助眼库优先选择适配供体。
**术中导航与机器人辅助**
DMEK术中植片的展开和定位是技术难点，初学者学习曲线长。AI驱动的术中OCT实时导航系统，可动态分割植片边缘，标记植片卷曲方向和深度，通过显微镜目镜增强现实（AR）叠加虚拟引导线，辅助术者精准展开和居中植片。更前沿的是，眼科手术机器人（如Preceyes）已在内皮移植动物实验中实现亚微米级操作，通过力反馈和主动震颤滤除，稳定夹持和输送仅10-15微米厚的植片，避免了器械接触损伤和内皮丢失。欧洲多中心临床验证显示，机器人辅助DMEK的植片脱位率由人工的15%降至5%以下。
**术后远程管理与数字疗法**
术后患者需严格保持仰卧体位，以保证气泡顶压植片贴附。基于智能手机的AI姿态监测应用，通过前置摄像头分析面部角度，实时语音提醒患者调整卧位，并记录依从性数据供医生参考。此外，AI分析OCT影像监测植片水肿和厚度变化，预测植片排斥反应，及早启动干预。集成数字疗法的平台已使术后急性排斥率下降20%。
**挑战与展望**
当前，AI模型在产品化中仍面临多设备数据泛化、前瞻性验证缺乏等问题。未来，随着5G远程眼科手术和AI大模型结合，有望实现供体-受体匹配、术中导航和术后管理的全链条智能闭环，显著提升内皮移植手术的标准化和可及性。
