手术部位感染是眼科手术最严重的并发症之一，尤其在内眼手术如白内障、玻璃体切除中，一旦发生眼内炎，可能导致视力永久损伤。传统感染控制依赖术前预防性抗生素、严格无菌操作和术后监测，但仍有部分高风险患者被漏诊。近年来，AI在眼科手术感染防控中的应用日益深入，形成了从术前风险评估、术中无菌监控到术后早期预警的智能闭环。
术前，AI通过整合患者电子病历、实验室指标、眼表微生物组及既往手术史，构建感染风险预测模型。例如，一项多中心研究利用深度神经网络分析结膜囊拭子培养结果及患者特征，预测术后眼内炎风险，AUC达0.91，显著优于传统评分系统。这有助于针对性强化术前准备，如选择性使用更强效抗生素或调整手术方案。
术中，AI驱动的无菌监控系统成为可能。通过手术室高清摄像头与计算机视觉算法，实时识别手术人员手部位置、器械传递路径及手术区域覆盖情况，一旦检测到无菌区被触碰或器械暴露时间过长，立即发出警报。此类系统已在部分教学医院试点，将术中污染事件减少约30%。
此外，AI还能分析手术录像，自动评估术野暴露时间、冲洗液用量等与感染相关的操作细节，反馈手术团队优化流程。
术后，AI通过连续监测患者主诉、眼压、房水闪辉等指标，结合前节OCT影像，预测早期感染征象，实现提前干预。例如，基于卷积神经网络的前房细胞检测，可在临床表现前24小时识别异常炎症反应。
这一智能闭环不仅提升了感染控制的精准度，也降低了医疗成本。未来，随着多模态AI和机器人手术的发展，感染风险有望进一步降低，为眼科手术安全提供更强保障。