泪道阻塞性疾病是眼科的常见病，传统泪道探通和置管手术的失败率仍较高，尤其是复杂性泪道阻塞。近年来，泪道内镜微创技术为泪道疾病的精准诊疗提供了新途径，但内镜下解剖结构复杂、操作空间狭小，对术者经验要求极高。人工智能的引入，正在改变这一局面。
AI在泪道内镜手术中的应用，首先体现在术前规划。基于高分辨率CT或MRI数据，深度学习算法能够自动分割泪囊、鼻泪管及周围骨性结构，实现三维可视化重建。这有助于医生精准评估阻塞部位、长度及毗邻关系，避免术中迷路。例如，一项多中心研究显示，AI辅助的三维重建使泪囊鼻腔吻合术的手术时间平均缩短了18%，并发症发生率降低25%。
术中，AI导航系统可实时融合内镜视频与术前影像，通过增强现实（AR）技术将泪道结构轮廓叠加在术野上，引导手术器械进入正确通道。对于泪道激光成形术，AI还能根据组织反射光谱自动调节激光能量，避免损伤周围正常黏膜。此外，机器人辅助泪道手术也在探索中，AI赋予机器人亚毫米级的操作精度，有望提高置管成功率。
术后管理方面，AI通过分析内镜图像和患者症状数据，能够预测再通效果和复发风险。例如，基于卷积神经网络的模型评估术后泪道通畅性的准确率达到92%，可辅助医生及时调整用药或决定是否二次手术。
当前，泪道内镜AI尚处于起步阶段，面临数据标注困难、算法泛化性不足等挑战。但可以预见，随着技术成熟和临床验证的深入，AI将成为泪道微创手术不可或缺的智能助手，推动泪道疾病诊疗进入精准化、个性化时代。
