在角膜移植领域，角膜内皮移植术（DMEK/DSAEK）因创伤小、恢复快成为主流。然而，供体角膜内皮细胞密度评估、植片尺寸选择及术后贴附预测一直是难题。AI技术的介入正在重塑这一术式的全流程决策。
近期，一项发表于《Ophthalmology》的多中心研究显示，基于深度学习的前节OCT分析系统可自动分割角膜内皮层，并预测供体植片在受体中的皱缩率，准确率达92%。该系统能结合受体角膜曲率、前房深度等参数，推荐最优植片直径，减少术后植片脱离风险。
手术中，AI导航系统通过实时图像识别，指导术者将植片精准送入前房并展开。对于DMEK中常见的气泡辅助展开步骤，AI可分析气泡位置和植片卷曲状态，提供标准化操作提示，缩短学习曲线。
术后，患者定期接受OCT检查，AI算法自动测量中央角膜厚度、内皮细胞丢失率及植片贴附状态，预测远期植片存活率。若检测到贴附不良趋势，系统会提前建议干预，如二次注气或调整体位。
国内多家医院已启动AI辅助角膜内皮移植临床试验。北京某眼科中心的数据表明，AI辅助组的手术时间平均缩短18%，术后植片脱位率由5.6%降至1.2%。此外，AI在供体角膜内皮细胞密度自动计数中，误差率从人工的±12%降至±3%，优化了供体分配。
未来，AI有望结合生物工程角膜和基因编辑技术，实现个性化内皮移植。例如，通过生成对抗网络模拟不同植片参数下的术后形态，为患者定制再生医学方案。随着5G和手术机器人普及，AI驱动的远程角膜移植手术也将惠及基层。
AI正在角膜内皮移植术中构建从供体优选、术中导航到术后管理的智能闭环，助力实现更精准、更安全的角膜复明。