角膜移植是治疗角膜盲的重要手段，但供体匹配、手术规划及术后排斥反应仍是影响手术成功率的难点。近年来，AI技术正逐步融入角膜移植全流程，构建起从供体优选到术后管理的智能闭环。
在供体匹配环节，AI算法通过分析角膜内皮细胞密度、六角形细胞比例、角膜厚度等参数，结合受体年龄、病因及免疫状态，建立供体-受体匹配模型，显著提升植片存活率。例如，某眼库引入深度学习系统后，供体角膜利用率提高18%，术后早期植片失败率降低27%。
手术规划阶段，AI基于眼前节OCT三维重建，预测植片与植床贴附效果，辅助医生选择最佳环钻直径和缝合方式。针对角膜内皮移植（如DMEK），AI可模拟植片展开过程，降低术中植片卷曲或脱离风险。一项多中心研究表明，AI辅助规划使得DMEK术后再注气率从15%降至6%。
术后管理方面，AI通过分析裂隙灯图像、角膜厚度变化和眼压数据，早期识别排斥反应。基于卷积神经网络的排斥预警系统敏感度达92%，特异性达88%，为及时干预赢得时间。同时，AI结合基因表达谱和房水细胞因子水平，预测激素抵抗型排斥风险，指导个体化免疫抑制方案。
随着图像数据积累与算法迭代，AI有望实现角膜移植的完全智能化闭环：从供体分配网络优化、术中实时导航到长期预后预测，推动角膜移植向精准化、微创化发展，未来或与手术机器人结合，进一步提升基层医院角膜移植能力。
