视网膜母细胞瘤（RB）是婴幼儿最常见的眼内恶性肿瘤，保眼治疗的关键在于精准的动脉介入化疗（IAC）。传统IAC依赖术者经验进行眼动脉超选，存在插管失败、药物分布不均和肿瘤耐药等挑战。近年来，AI技术正逐步渗透到RB的IAC全流程，形成从术前规划、术中导航到术后预测的智能闭环。
### 术前规划：三维血管重建与化疗方案优化
AI结合高分辨率磁共振血管成像（MRA）和数字减影血管造影（DSA），可自动重建眼动脉及其分支的三维解剖结构，精准识别变异血管和侧支循环。基于深度学习的血流动力学模型能够模拟化疗药物在眼动脉内的分布，优化给药剂量和速率，避免非靶器官损伤。例如，上海某儿童医院采用AI规划系统，将眼动脉超选成功率从78%提升至95%，显著减少了重复插管次数。
### 术中导航：实时血管识别与微导管操控辅助
在IAC术中，AI算法可实时处理DSA影像，自动追踪微导管头端位置，并预测血管分叉角度，辅助术者完成超选。对于复杂迂曲的血管路径，AI还能提供旋转C臂的最佳投照角度，减少辐射暴露。此外，基于强化学习的操控建议系统可根据术中反馈动态调整推送力度和方向，缩短手术时间。
### 术后预测：肿瘤退缩评估与复发风险预警
术后，AI利用多模态影像（眼底照相、OCT、超声）自动分割肿瘤和钙化灶，量化肿瘤体积消退率。通过纵向随访数据训练的时间序列模型，能够预测肿瘤复发风险和眼球保存概率，提示早期追加治疗或密切观察。北京同仁医院的一项回顾性研究显示，AI模型对肿瘤退缩的评估与病理结果一致性达92%，并比传统B超测量提前3个月发现潜在复发。
### 挑战与展望
尽管AI在RB的IAC中展现出巨大潜力，仍面临数据稀缺、算法泛化性不足和伦理监管等挑战。未来，多中心数据共享与联邦学习有望提升模型稳健性，而结合基因组学的多组学AI模型将为个性化化疗提供新维度。
总之，AI赋能的视网膜母细胞瘤动脉介入化疗正逐步实现“精准超选、智能给药、早期预判”的智能闭环，为患儿保眼治疗带来新希望。