青光眼作为不可逆性致盲眼病，其早期诊断与长期管理一直是临床眼科的核心挑战。2025年，随着人工智能（AI）辅助影像分析与微创青光眼手术（MIGS）技术的进一步成熟，青光眼诊疗正迈向精准化与微创化的新阶段。
## AI赋能早期筛查：从眼底照片到结构功能联合分析
传统的青光眼筛查依赖眼压测量和视野检查，但早期患者常无明显症状，且眼压并非唯一危险因素。近年来，基于深度学习的前节OCT和眼底彩照分析算法已展现出高敏感性和特异性。例如，一项多中心研究显示，AI算法通过分析视盘形态和视网膜神经纤维层厚度，在社区筛查中检出可疑青光眼的AUC达到0.95以上，显著优于单纯眼压筛查。此外，结合OCT血管成像（OCTA）数据，AI能够识别早期视盘血流密度下降，为青光眼结构损伤提供功能学补充。这些技术正逐步下沉至视光中心和基层眼科，形成“AI初筛-转诊-确诊”的分级诊疗闭环。
## 微创青光眼手术：平衡降眼压与安全性的新选择
对于药物控制不佳的开角型青光眼患者，传统小梁切除术虽降眼压效果确切，但术后并发症和滤过泡管理复杂。MIGS（如iStent、Hydrus、XEN凝胶支架、小梁消融术等）通过微小切口和房水生理引流路径的改善，提供了一种更安全的降眼压方式。2024-2025年的多项随机对照试验和真实世界研究证实，MIGS联合白内障手术可使眼压进一步下降15%-20%，同时显著降低术后低眼压、脉络膜渗漏等严重并发症发生率。尤其对于早期至中期青光眼患者，MIGS已成为平衡疗效与生活质量的重要选择。
## 视光中心的青光眼管理角色升级
随着眼健康管理前移，视光中心不再局限于屈光矫正，而是逐步承担起青光眼机会性筛查和慢病管理的职能。配备OCT和眼底照相的视光中心，结合AI软件，可在常规验光过程中发现可疑视盘改变，并及时转诊。同时，对于确诊的青光眼患者，视光中心可提供视野随访、用药依从性教育和生活质量评估，形成“医院-视光中心-家庭”的三级管理网络。
## 挑战与展望
尽管技术进展显著，青光眼临床实践仍面临挑战：AI模型的可解释性和跨设备泛化能力尚需提升；MIGS的长期疗效与传统手术的比较仍需更多数据；视光中心开展青光眼管理的规范流程和人才培训亟待建立。未来，随着远程监护设备和家庭眼压监测的普及，青光眼将从被动治疗转向主动健康管理，真正实现“早筛、早诊、早治”的全程防控。
