近年来，眼眶减压手术在甲状腺相关眼病（TAO）等疾病治疗中发挥重要作用，但手术风险高、对医生经验要求苛刻，尤其视神经保护是核心难题。AI技术的介入，正从术前规划、术中导航到术后预测，构建一个智能决策闭环，让手术更精准、更安全。
**术前：三维重建与智能规划**
传统眼眶减压手术依赖CT/MRI影像和医生经验，难以量化评估骨性减压范围、脂肪切除量及视神经受压风险。AI通过深度学习自动分割眼眶骨壁、眶脂肪和视神经，构建三维解剖模型，模拟不同减压方案（如深外壁、内下壁减压）对眼球突出度和视神经牵拉的影响，为患者量身定制最优手术策略。例如，针对视神经受压严重的TAO患者，AI可提示优先进行眶尖减压，并预测术后视力恢复概率。
**术中：实时导航与风险预警**
手术中，AI结合术中导航系统，实时追踪手术器械与视神经、眶上裂等重要结构的距离，一旦接近危险区域立即发出预警。在鼻内镜下内下壁减压时，AI辅助识别筛后动脉、眶下神经等关键标志，避免损伤。此外，对于经眶外侧壁深部减压，AI可融合术前三维模型与术中内镜影像，提供“增强现实”引导，提高骨磨除的安全边界。
**术后：疗效预测与并发症预警**
术后AI通过分析手术前后影像和临床数据，量化减压效果（如眼球回退量、复视变化），并预测迟发性并发症风险（如继发性青光眼、脑脊液漏）。对于复视患者，AI评估眼外肌平衡状态，辅助决策是否需要二期斜视矫正。
**案例与前景**
国内多家眼科中心已开始探索AI辅助眼眶减压。如上海九院团队利用AI三维规划系统，使手术时间平均缩短20%，视神经损伤率降至0.5%以下。未来，结合手术机器人，AI有望实现半自动化的安全减压操作，为基层医院赋能。
AI赋能的智能闭环，正在让眼眶减压从“经验驱动”迈向“数据驱动”，为患者带来更优的视觉与生活质量。