AI驱动角膜内皮移植术：从供体优选到植片贴附预测的智能闭环

角膜内皮移植术（EK）是治疗角膜内皮失代偿的金标准，但供体筛选、植片制备与贴附预测仍高度依赖术者经验。近年来，AI技术正逐步深入EK全流程，形成智能闭环。 在供体优选环节，深度学习模型通过分析角膜内皮镜图像，自动评估内皮细胞密度、六角形细胞比例及形态变异，预测供体角膜的术后存活率。一项发表于《Cornea》的研究显示，AI评估的准确率可达95%，显著降低早期移植失败风险。 术中导航方面，手术机器人结合OCT实时成像，可精准控制植片展开与定位。AI算法实时分析植片边缘与植床的贴合度，并预测术后植片脱位概率，指导术者调整气泡大小与眼压，将二次注气率降低30%。 术后管理上，AI通过前节OCT影像自动监测植片厚度与位置变化，早期预警免疫排斥反应。一项多中心试验表明，AI预警系统使排斥反应的诊断时间平均提前4.2天，植片存活率提高18%。 未来，随着生成式AI与多模态数据融合，EK手术有望实现从供体分配到长期随访的全自动化决策，让更多患者受益于精准角膜移植。