眼眶减压手术是治疗甲状腺相关眼病（TAO）压迫性视神经病变和暴露性角膜病变的重要手段，但手术风险高、解剖复杂，对精准度和个性化要求极高。近年来，AI技术的深度融入正为这一领域带来革新。
传统眼眶减压手术依赖术者经验，术前规划基于二维CT/MRI影像，难以精确评估眶内软组织和骨性结构的三维关系，术中操作易损伤视神经、眼动脉等重要结构。如今，AI驱动的三维重建与手术规划系统可自动分割眼眶骨壁、肌肉、脂肪和视神经，生成交互式3D模型，帮助医生模拟不同术式（如深外侧壁减压、内侧壁减压、脂肪切除）对眼球突出度和视神经受压的改善效果。一项多中心研究显示，使用AI术前规划的TAO患者术后新发复视率降低23%，视神经功能恢复率提高18%。
术中，AI实时导航系统通过注册术前影像与术中解剖标志，结合增强现实（AR）技术，将危险区域（如筛前动脉、视神经管）投影到手术视野，引导医生精准磨削骨壁、切除眶脂肪。同时，AI算法可分析术中眼压、视神经牵拉等实时数据，预警视神经损伤风险，辅助调整手术策略。
此外，AI在术后管理中也发挥关键作用。基于术前影像和手术参数，机器学习模型可预测术后复视、眼球后退不足等并发症概率，指导个体化康复方案。例如，深度学习模型对术后6个月眼球突出度改善的预测准确率达87%，优于传统回归模型。
随着手术机器人技术的发展，AI驱动的机械臂已能辅助完成亚毫米级骨壁磨削，未来有望实现远程精准眼眶减压。从三维重建到实时导航，再到术后预测，AI正构建眼眶减压手术的智能闭环，推动眼眶外科迈向精准、微创、安全的新时代。