黄斑裂孔是一种严重影响中心视力的眼底疾病，手术治疗的关键在于内界膜（ILM）的精细剥除与裂孔闭合。传统手术依赖术者经验，存在裂孔闭合率不稳定、术后视觉质量差异大等问题。近年来，人工智能（AI）的介入正在改变这一局面，尤其是基于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）的深度学习模型，可术前精准预测裂孔闭合概率并量化ILM剥离难度，为手术规划提供个体化方案。
术中，AI导航系统实时分析显微镜图像，自动识别ILM边界与视网膜张力分布，引导术者选择最佳剥离起点和方向，避免医源性损伤。对于难治性裂孔，AI还能推荐内界膜填塞或翻转瓣等术式，并预测术后视力恢复趋势。术后，AI结合OCTA随访数据，评估视网膜微结构重建情况，形成从诊断到康复的智能闭环。
国内多家眼科中心已开展AI辅助黄斑裂孔手术的临床研究。例如，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院团队利用深度学习预测裂孔闭合率，准确率达92.3%，显著提升了一次性手术成功率。未来，随着手术机器人与AI导航的深度融合，黄斑裂孔修复术将迈向更高精度和安全性，惠及更多患者。
AI在黄斑裂孔手术中的应用，不仅优化了手术流程，也为复杂病例提供了新的解决思路。随着多模态影像融合技术的进步，AI有望实现更全面的术前评估和术中决策支持，推动眼底外科进入精准智能时代。