近年来，基因治疗在眼科领域取得了突破性进展，尤其是针对遗传性视网膜疾病（如Leber先天性黑矇、视网膜色素变性等），通过视网膜下注射递送基因载体已成为最有前景的治疗策略之一。然而，该手术极具挑战性：注射深度需精确至视网膜下腔，误差超过100微米即可能导致视网膜穿透或注射至玻璃体腔，严重影响疗效与安全性。传统手术依赖医生经验与显微镜下手动操作，学习曲线陡峭，且术中实时反馈有限。
人工智能（AI）的引入正在改变这一局面。近期发表于《Ophthalmology》AI特刊的研究显示，基于光学相干断层扫描（OCT）的深度学习模型能够实时识别视网膜各层结构，准确区分神经感觉层与色素上皮层（RPE），并自动规划注射路径，精度可达微米级。在手术机器人辅助下，AI导航系统可动态补偿眼球微小运动，确保注射针尖稳定于视网膜下腔，手术成功率从传统方法的82%提升至96%以上。
更值得关注的是，AI不仅能术中导航，还能在术前预测疗效。通过整合患者基因型、视网膜厚度、OCT血管成像（OCTA）等数据，多模态深度学习模型可预测不同突变类型对基因治疗的反应，辅助筛选最可能受益的患者。一项针对RPE65突变患者的回顾性研究显示，AI模型的疗效预测准确率达89%，显著优于传统临床指标。
当前，国内多家眼科中心已开展AI辅助视网膜下注射的临床试验，与手术机器人公司合作开发的智能手术系统已进入注册阶段。尽管仍面临数据标准化、算法泛化性等挑战，但AI赋能的基因治疗手术正朝着精准化、个性化方向快速迈进，有望为遗传性视网膜疾病患者带来更多光明。
