2026年十月 · 眼科资讯月报

法国建成国家级罕见眼病数据仓库

法国启动FREDD项目，构建全国性、可互操作的罕见眼病数据仓库，由INSERM主导，采用三层集中架构，整合临床数据与眼科影像。2024年4月获监管批准，2025年3月在5家中心启动采集，首年纳入1649例视网膜色素变性患者（占全国登记病例20.3%），收集超1万张眼科图像。项目验证了在强监管环境下建设专科化多模态数据库的可行性，但长期可持续性依赖成本回收机制。

25岁黑人男性突发双眼视物模糊

一名25岁的黑人男性因双眼视力模糊就诊于塔夫茨医学中心急诊科，左眼先出现症状，4天后累及右眼。患者否认眼痛、畏光、闪光或飞蚊，此前因发热头痛在外地急诊就诊，被诊断为偏头痛并出院。他自述近期工作压力大（银行从业者）且家庭生活压力显著，既往无其他明确病史。

早期青光眼视野进展预测模型比较研究

研究通过模拟早期青光眼患者的视野数据，对比四种预测方法：个体化一阶自回归模型（AR(1)）、普通线性回归（OLR）、群体级长短期记忆网络（LSTM）和朴素基线预测。结果显示，在检查次数较少时（如前6–11次），LSTM误差最低；但随着检查次数增加，尤其在中、快速进展患者中，AR(1)的预测精度反超LSTM。评估指标为RMSE和点均绝对误差（PMAE）。

低视力患者照护需成为眼科常规能力

美国国家眼科研究所和疾控中心数据显示，40岁以上低视力患者约300万人，另有400多万人存在不可矫正的视觉障碍。文章指出，低视力虽常被视为专科领域，但所有眼科从业者都应掌握基础照护知识与转诊资源，以提升患者整体照护体验。

视力保险如何支撑眼科诊所可持续运营

VSP Vision公司指出，视力保险能促进患者定期就诊、稳定客流，帮助视光师在提供全面眼健康服务的同时维持诊所运营。其‘基础医疗眼保健’和‘保险权益协调’项目旨在将常规检查延伸至医学级眼病管理，使更多医疗需求留在视光诊所内完成。

鼻侧吊灯穿刺口引发急性细菌性眼内炎

一名31岁高度近视男性因黄斑区视网膜脱离接受吊灯辅助巩膜扣带术（CSB），术中于鼻侧5点钟位植入27G吊灯。术后第10天，该穿刺点出现局限性玻璃体混浊；第11天混浊向下方玻璃体腔扩散，确诊为急性术后眼内炎。尽管及时给予万古霉素和头孢他啶玻璃体内注射及左氧氟沙星滴眼，患者仍于第12天出现畏光、眼痛及炎症加重，最终行保留晶状体的玻璃体切除术。病原学培养证实感染，提示吊灯穿刺口可能是细菌入眼路径。

研究利用转染GFP-Cx36的661W小鼠光感受器细胞，探究兴奋毒性应激下连接蛋白Cx36的降解路径。发现溶酶体抑制剂Bafilomycin A1和NMDA刺激均导致Cx36胞内积聚，p62/SQSTM1和PSMA1表达升高约1.5–2倍（n=3，p<0.05），提示自噬流受阻；同时泛素积累增加，RAB11A上调，暗示蛋白酶体与内体循环通路参与代偿。结果表明Cx36蛋白稳态失衡可能是视网膜神经退行性病变的新靶点。

基于严重程度的Mooren溃疡手术策略评估

研究回顾性分析2016年2月至2024年1月间24例难治性Mooren溃疡患者（24眼）接受分级手术干预的效果。按角膜受累深度和穿孔大小，分别采用羊膜移植（AMT）、板层角膜移植（LK）或穿透角膜移植（PK）。平均随访30个月，整体眼球保留率达87.5%，但功能视力（BCVA≥0.3）仅在AMT组达71.4%，LK组仅13.3%；复发率随手术级别升高而上升，PK组达100%。结论认为分级策略可有效保球，但严重病例需长期免疫抑制和严密随访。

超声弹性成像揭示视盘周围巩膜与筛板的剪切应变关联

研究团队对22例人眼捐献眼球进行15–30 mmHg眼内压梯度充气测试，采用三维高频超声弹性成像结合斑点追踪算法，量化视盘周围巩膜（PPS）和筛板（LC）全层形变。结果显示PPS与LC的剪切应变高度相关（r > 0.6，P < 0.01），且PPS曲率半径、厚度及LC深度、厚度等形态参数均与各自或对方的剪切应变存在显著统计关联。该研究首次在完整人眼标本中实验证实PPS-LC生物力学耦合以剪切变形为主导。

政策法规 2026年10月25日

临床心理学家介入儿童眼科手术准备

在非洲儿童眼健康项目中，临床心理学家Dr Ana Júlia Rocha da Costa在手术前为患儿提供心理支持，帮助他们应对术前焦虑并适应术后生活。该工作属于Light for the World组织倡导的多学科协作模式，强调心理社会支持是儿童眼健康服务不可或缺的一环。

Light for the World

MINIject植入术对散光影响的短期评估

一项单中心回顾性研究评估了单独植入MINIject（iSTAR Medical SA）超睫状引流装置对60只青光眼或高眼压患者眼的散光影响。研究采用主观验光和Scheimpflug角膜断层扫描，在术后3个月（D90）测量屈光散光与角膜散光，使用功率矢量法分析。结果显示屈光散光无显著变化，仅前角膜散光有轻微短期改变，因此术前咨询中无需特别强调散光风险。

光学区直径5mm角膜塑形镜控制近视效果略优

一项针对84名青少年的回顾性研究比较了5mm与6mm光学区直径（BOZD）角膜塑形镜对近视控制的效果。12个月后，5mm组眼轴增长为0.25±0.17mm，6mm组为0.29±0.16mm；5mm组周边正焦环直径（PPRD）更小、离焦量更高。研究认为，在低至中度散光青少年中，5mm BOZD镜片在延缓眼轴增长方面略优于6mm镜片，且佩戴1个月后的PPRD值可能预测后续控制效果。

政策法规 2026年10月25日

国际组织推动患者报告结局用于遗传性视网膜病临床试验

Retina International将主办ARVO特别兴趣小组会议，聚焦患者报告结局（PROMs）在遗传性视网膜变性（IRDs）临床试验中作为终点指标的潜力。会议由该国际患者组织发起，旨在探讨如何将患者主观体验转化为可量化的临床试验评价工具。

Retina International

尼康镜片问世80年，个性化视觉方案达数十亿种组合

尼康镜片品牌自1946年推出首款眼科镜片Pointal Lens，至今已满80年。公司宣布当前可提供数十亿种镜片组合，依据佩戴者的处方、生活方式和视觉需求定制化生产，实现高度个性化的视觉解决方案。

本地医疗大模型精准识别青光眼风险因素

研究团队使用MedGemma-27B-text-it本地医疗大模型，分析2014至2024年间1250例青光眼相关临床记录，评估其识别用药依从性差、随访失约及家族史的能力。结果显示，模型在识别用药非依从性（准确率0.91）、随访非依从性（准确率0.96）和家族史（准确率0.98，Jaccard指数0.99）方面远超结构化电子病历字段（家族史准确率仅0.49）。研究证实本地化大模型可高效挖掘自由文本中的隐性风险信息。

AROMA数据集支持OCT-A图像质量AI评估

研究团队构建了AROMA数据集，包含281次扫频源OCT-A扫描（来自115名匿名患者），每例含14张en face图像，并由多位专家标注伪影类型与严重程度及整体质量等级。基于该数据集训练的两个深度学习模型中，六通道张量模型图像质量分类准确率达97%，PCA压缩模型为87%。结果表明，针对伪影识别的专用AI可实现高精度OCT-A图像质控。

眼结核作为唯一结核表现的诊疗困境

本文综述了当眼部炎症是结核唯一表现时的诊断与治疗策略，强调需结合眼底表型（如类蛇样脉络膜炎、闭塞性视网膜血管炎）、流行病学风险、干扰素-γ释放试验（IGRA）结果及排除相似疾病进行综合判断。研究指出IGRA阳性不能证实眼内结核因果关系，阴性也不能完全排除；共识指南和随机证据支持在特定高风险表型患者中启用抗结核治疗，但治疗阈值因表型和临床背景而异。

原发性闭角型青光眼伴大脑动态功能改变

研究纳入44名原发性闭角型青光眼（PACG）患者和57名健康对照者，通过静息态fMRI分析全脑动态状态。发现PACG患者在某一特定动态状态中停留时间延长，提示大脑大尺度网络灵活性下降；机器学习模型识别出默认模式网络区域为关键判别特征；基因表达映射显示相关脑区富集突触信号、离子通道及单胺类转运体VMAT2相关基因，涉及兴奋性神经元、抑制性神经元和星形胶质细胞。

鸟枪脉络膜视网膜炎宽视野眼底图像数据集发布

研究团队发布了名为Birdshot-Wide的公开眼底影像数据集，包含742只鸟枪脉络膜视网膜炎（BSCR）患眼的5042张宽视野眼底照和742只健康对照眼的1310张图像，所有BSCR图像均经人工质量审核并按主要病变亚型分类，中位随访达4.31年；基于该数据集训练的深度学习模型在区分BSCR与正常眼任务中AUC最高达0.96。

因果推理提升多病种眼底影像诊断准确率

研究团队提出一种融合因果干预的多标签医学影像诊断框架，针对多种眼病共存时模型易混淆统计相关性与真实因果关系的问题。该方法通过建模潜在混杂因素并实施后门调整，在ODIR（彩色眼底照相）、LID-FFA（眼底荧光血管造影）等四个数据集上验证效果，显著提升诊断准确性与可解释性。源代码已开源。

血管引导多任务深度学习模型同步分割血管并分类眼底病

研究团队开发了V-MNet模型，首次将视网膜血管分割与多种眼底病分类整合于同一深度学习框架，并引入血管结构先验信息指导疾病分类。该模型在四个公开数据集上测试，血管分割Dice系数达0.831，多病种分类平均AUC为0.978、F1分数为0.935，显著优于单任务模型。Grad-CAM模块提供可视化病灶定位图，增强临床可解释性。

眼科AI热图临床可信度评估框架

研究提出两阶段临床导向框架，筛选适用于OCT视网膜疾病分类的可解释AI热图。基于Swin Transformer模型，在交叉验证中达97%准确率，外部验证为91.82%。Phase 1由1名眼科医生和1名AI专家初筛100张热图/方法；Phase 2由21名专科医生用五点量表评估解剖合理性。Token contRAST（TRAST）热图评分最高，Grad-CAM++次之，CGFM最低。

近视性青光眼：被低估的高风险亚型

本文综述指出，近视性青光眼是一种易被漏诊或误诊的青光眼亚型，尤其多见于眼压正常但高度近视的年轻患者。全球近视患病率持续上升，亚洲人群高度近视者患青光眼风险显著增高。其病理基础包括眼轴延长、巩膜变薄、筛板变形等结构改变，导致即使眼压正常也易发生视神经损伤。常规OCT和视野检查存在局限，需依赖10-2视野、生物力学校正眼压测量等新方法。管理上需设定更低眼压目标，但手术在高度近视青年中易引发低眼压黄斑病变。

基于网页的智能眼科影像教学平台设计与应用

研究团队开发了一个支持眼底照相和OCT图像分析的模块化网页教学平台，涵盖图像预处理、模型训练、性能评估及AI辅助解读指导。通过问卷调查评估，该平台中位系统可用性量表（SUS）得分为80.0，显著高于68的基准值，证实其具有高可用性与明确的教学成效。

视网膜血管参数双眼一致性研究

研究团队对431名冠状动脉粥样硬化性心脏病（CAD）患者共862张眼底彩照进行AI分析，使用ResNet 101-UNet模型自动测量分形维数、血管密度和管径等指标。结果显示，无论CAD状态或Gensini评分高低，左右眼各项参数均无统计学显著差异（P＞0.05），Pearson相关系数为0.387–0.833，ICC为0.384–0.824，表明双眼高度对称。

AI进入视网膜诊疗对专科培训的冲击

研究系统梳理了AI在视网膜图像判读中的临床部署如何重塑专科医生培训体系，涵盖教育机会、发展风险与课程响应三方面。检索截至2026年3月，识别出六大主题：部署场景、AI作为教学工具、可解释性与教学法、学员能力退化风险、大语言模型对考核效度的影响，以及机构应对措施。研究指出AI既带来个性化病例分配、合成数据生成等新可能，也引发‘去技能化’‘从未习得技能’和自动化偏见等真实风险。

视网膜具备100毫秒视觉预测能力

研究团队构建了一种受代谢约束的脉冲神经网络模型，训练其对自然影像进行当前编码或未来场景预测。当模型被优化为预测约100毫秒后的视觉输入时，成功复现了多种跨物种视网膜特征，包括感受野结构、潜伏期编码、运动预判、差异化运动调谐及刺激缺失响应。结果表明，视网膜并非被动压缩图像，而是以预测为导向组织信息，为大脑提供视觉世界的‘前瞻性’信号。

Ocular Immunology and Uveitis Foundation (OIUF)

儿童葡萄膜炎免疫调节治疗综述（截至2022年）

这篇综述由Arash Maleki与C. Stephen Foster医生于2026年4月发布，系统梳理了截至2022年的儿童葡萄膜炎免疫调节治疗证据。核心目标是控制活动性炎症、降低并发症风险；若病因明确为感染，则需同步抗感染治疗。文章未提供具体样本量、有效率或药物名称细节，仅指出该类疗法在儿科患者中已有临床应用基础。

ApoE4基因编辑治疗阿尔茨海默病需谨慎用于合并眼病患者

ApoE4是阿尔茨海默病最强遗传风险因子，相关基因编辑疗法尚处研究阶段。但研究发现ApoE4反而与青光眼、年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病视网膜病变（DR）等视网膜神经退行性疾病风险降低相关。本文系统梳理ApoE4在AD与上述眼病中的不同作用机制，总结当前靶向ApoE的临床前及早期临床项目，并指出共患视网膜疾病患者接受该疗法时需特别评估和监测。

纵向临床数据对糖尿病眼病动态预测的价值研究

研究基于646名2型糖尿病患者连续3年完整随访数据，采用汇总地标法（pooled landmarking）评估纵向临床信息和模型复杂度对5种并发症年度动态预测的增量价值。使用弹性网络与LightGBM模型，在高血压和代谢相关脂肪性肝病预测中，加入既往病史使AUC分别提升0.097和0.022；但对糖尿病视网膜病变等其余三种结局未见显著改善。结论指出该增量价值具有结局特异性，需外部独立验证后方可临床应用。

视网膜糖基化研究仍处于早期阶段

这篇综述系统梳理了视网膜中五类主要糖基化成分——糖鞘脂、N/O-连接糖蛋白、糖胺聚糖、O-甘露糖基化蛋白聚糖及胞内O-GlcNAc修饰，指出当前认知主要来自凝集素结合与抗糖抗体研究。文章强调视网膜糖基化整体被严重低估，其异常变化与视网膜色素变性、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变等疾病存在关联，但因果关系尚不明确，文中明确提到‘视网膜在糖基化模式研究方面仍属未充分探索’。

视乳头水肿患者中发现脉络膜新生血管

一名24岁、BMI偏高的健康女性因左眼视力下降和非体位性头痛就诊，检查发现双侧Frisén 2级视乳头水肿，右眼视力20/20-1，左眼仅20/100+1。头颅MRI及MRV未见占位或静脉窦血栓，腰穿压力升高、脑脊液正常，确诊特发性颅内压增高。但使用乙酰唑胺后视乳头水肿改善，左眼视力仍无恢复。OCT证实存在累及黄斑区的旁视盘脉络膜新生血管膜。

APOE2/2基因型与脉络膜变薄相关

英国牛津生物银行招募24名60岁左右的健康志愿者，其中12人为APOE2/2纯合子，12人为APOE3/3对照组。研究发现，在校正年龄、性别、吸烟和屈光度后，APOE2/2组脉络膜厚度平均减少57.8微米（P=0.02），血清甘油三酯水平显著更高（1.8 vs. 1.03 mM）。视功能指标如最佳矫正视力、暗光视力及微视野敏感度均无差异。

眼病 exposome 研究：从环境暴露到可干预预防

该综述提出基于视觉轴解剖结构的眼部 exposome 图谱，系统整合空气污染、气候因素、重金属、持久性有机污染物及微/纳塑料等环境暴露与干眼、白内障、屈光不正、青光眼和视网膜疾病之间的临床证据、病理机制与干预策略。文章强调氧化应激、炎症和免疫反应等跨病种通路，并指出当前证据仍呈碎片化，缺乏系统性整合。

基因研究锁定九个年龄相关性黄斑变性候选致病基因

研究人员整合AMD全基因组关联研究（GWAS）与表达数量性状位点（eQTL）数据，筛选出九个潜在致病基因；再通过斑马鱼活体实验验证，发现其中部分基因下调可导致视网膜结构异常。该研究未提供样本量、发病率或临床试验数据，仅聚焦于基因优先级排序与跨物种功能验证。

角膜塑形镜治疗区直径与瞳孔大小关系分析

研究回顾性分析31名佩戴Paragon CRT角膜塑形镜（BOZD=6mm）的青少年近视患者，随访4年。结果显示：水平方向治疗区直径均值为2.45±1.11mm，最大屈光力变化位置在颞侧2.16±0.23mm、鼻侧1.65±0.29mm；平均瞳孔直径3.37±0.64mm，显著大于治疗区直径；颞侧瞳孔大小与治疗区直径呈显著负相关。结论指出，起效所需的周边离焦区域可能超出瞳孔范围，尤其在强光下。

法国真实世界研究揭示近视控制镜片响应差异

法国一项纳入723名4-14岁儿童的3年回顾性研究，对比高度非球面微透镜（HAL）与多区正向离焦（DIMS）镜片对近视进展的影响。结果显示三类进展轨迹：稳定组（-0.05D/年）、中度进展组（-0.31D/年）和持续进展组（-0.58D/年）。初始进展快是持续进展最强预测因子，而镜片类型、年龄、性别及基线度数均未影响分组。

福建眼病研究构建糖尿病视网膜病变预测模型

福建眼病研究基于8211名参与者数据，训练并比较五种机器学习模型预测糖尿病视网膜病变（DR）风险。支持向量分类器（SVC）表现最优，F1-score达92.83%，AUC为0.99。SHAP分析确认五大关键预测因子：糖尿病病史、年龄、脉压差、左眼近视力和身高。研究验证了该框架在人群筛查中的稳健性与可复现性。

AMD患者双眼萎缩进展具高度对称性

研究回顾分析64名双侧非渗出性年龄相关性黄斑变性患者的128只眼，使用扫频OCTA影像评估大型高透光缺陷（≥250μm）的年增长速率。结果显示，当基线病灶≥0.9视盘面积时，双眼萎缩进展速率高度一致，三种测量策略下均显示强一致性。据此，临床试验可纳入同一名患者的双眼，显著减少所需受试者数量。

商用AI近视风险评估工具的实际价值存疑

研究用18张模拟近视外观和18张非近视外观的儿童合成图像，输入Magnifeye AI临床决策支持工具，测试其在不同环境风险设定下的输出一致性。结果发现，当环境风险调至最低时，无论图像是否显示近视特征，系统均判定为低风险；调至最高时则统一判为高风险。环境因素（尤其家族史和近距离用眼行为）主导风险评级，而图像本身特征仅起微弱调节作用。结论指出，该类简单、低风险临床问题可能无需复杂AI，常规临床经验已足够。

SSR-Stacking：基于班级关系图的儿童高度近视预测模型

研究团队提出SSR-Stacking框架，用于在基线球镜度数（SE）缺失情况下预测儿童随访终点的高度近视状态。该模型融合图神经网络与集成学习，构建以学校班级为单位的社会-环境图，并通过自监督重建机制从同班同学数据中补全缺失SE值，再经元堆叠层整合XGBoost、SVM和随机森林等分类器。评估基于一项纵向队列数据，未提供具体样本量或准确率数字。

无需标注的AI模型实现跨设备RNFL自动分割

研究团队开发了名为Macula2Disc（M2D）的AI框架，仅用黄斑区OCT图像训练，即可在未标注的视盘周RNFL图像上完成分割。在1017张未标注的视盘周扫描图像上验证，RNFL分割Dice系数达87.42%，MIoU为80.43%。该方法不依赖视盘区域人工标注，能适配Heidelberg Spectralis和TowardPi BMizar-400K两种异构OCT设备，目标是提升青光眼结构评估的跨平台一致性。

Lumenis发布白内障术后干眼管理指南

Lumenis推出名为《预防20/Unhappy：白内障与屈光手术医生现场指南》的术前术后眼表护理资源，旨在帮助眼科医生识别和处理可能导致‘视力20/20却不满意’的眼表疾病。该指南聚焦于隐匿性眼表问题对术后视觉质量的影响，面向白内障及屈光手术医生群体。

K.C.制药召回超310万瓶眼药水

美国K.C. Pharmaceuticals公司因‘无菌性无法保证’，主动召回8种眼药水，共计3,111,072瓶，已在美国全境分销。此次为FDA定义的II类召回，意味着使用后可能引发暂时性或可逆的不良反应，严重健康风险概率较低。

新冠疫苗接种后黄斑与视网膜病变的系统综述（2025年更新）

该研究是对2025年前发表文献的系统性回顾与荟萃分析，聚焦新冠疫苗接种后出现的黄斑及视网膜相关临床表现。论文于2026年4月4日在线发表于《Eye》期刊，DOI号已公开。研究整合多项观察性数据，评估了不同疫苗类型与眼部病变的时间关联、临床特征及转归趋势，但未报告具体病例数、发生率或统计显著性数值。

异位涡静脉扩张呈章鱼样形态

《Eye》期刊于2026年4月7日在线发表一篇病例报告，描述了一例罕见的眼底血管异常：患者存在异位涡静脉伴显著扩张，其形态在影像中呈现类似章鱼的多分支结构。该案例未提供具体病例数、随访时间或治疗干预细节，仅作为解剖变异的影像学记录发表，旨在提示临床医生注意涡静脉系统可能存在的非典型走行与形态。

玻璃体表型分析可区分瓦格纳综合征与单纯眼型Stickler综合征

《Eye》期刊2026年6月29日在线发表一项病例系列研究，通过玻璃体表型分析对瓦格纳综合征与单纯眼型Stickler综合征进行鉴别。研究基于临床病例观察，发现二者在玻璃体结构特征上存在可识别差异，从而为这两种遗传性玻璃体病变提供新的无创鉴别路径。

无缝线后房型人工晶状体5年随访效果良好

意大利研究团队对接受无缝线巩膜固定单片式人工晶状体植入的患者进行了5年随访，结果显示长期效果良好。研究指出，传统缝线固定方式存在学习曲线陡峭、需较大角膜切口、缝线随时间降解或断裂等风险，而无缝线技术可规避这些缺陷。目前尚无明确证据表明缝线或无缝线方式在整体疗效上具有压倒性优势。

老花眼矫正人工晶体术后不满意怎么办

一项发表于《屈光外科杂志》的研究指出，约10%接受老花眼矫正型人工晶体（IOL）植入的患者出现术后不满意。研究团队强调，这种不满意常由多种因素共同导致，需精准识别原因并匹配相应处理方案，而非简单归因为手术失败。作者呼吁临床实践中应更新管理策略，以应对日益增长的此类植入需求。

NEI开发AI工具IAN解析眼科基因表达数据

美国国家眼科研究所（NEI）免疫学实验室团队于2026年6月17日发布开源AI系统IAN，可自动分析大规模基因表达数据并生成通俗易懂的生物学解释。该系统采用多AI代理协同架构，分别对接通路、调控、蛋白互作等数据库，再由大语言模型整合输出机制假说与关键调控基因。相关成果发表于《Cell Reports Methods》。

NEI / NIH Research News

研究发现 erucamide 可增强视网膜损伤应答

美国斯克里普斯研究所联合加州大学圣地亚哥分校等机构发现，天然分子erucamide在视网膜中参与细胞通讯；其水平随感光细胞死亡而下降，而在视网膜变性动物模型中补充该分子可稳定组织结构；相关成果于2026年6月22日发表于《Nature Neuroscience》，提示其或为延缓致盲性视网膜疾病进展的新靶点。

NEI / NIH Research News

干眼症治疗转向分型匹配疗法

在2024年美国眼科学会年会上，Sorcha Ni Dhubhghaill博士指出，干眼症治疗正从按严重程度分级转向按表型匹配疗法。TFOS DEWS III指南已不再采用单一‘严重程度阶梯’模型，而是强调识别不同驱动机制（如睑板腺功能障碍、水液缺乏等）以选择对应干预方式。新评估技术和研究进展使临床判断更精细。

特发性颅内高压迎来标准化诊疗新纪元

特发性颅内高压（IIH）长期面临诊断标准模糊、治疗响应评估不一的困境，严重制约临床研究可比性与医疗质量提升。RISE-IIH倡议由国际多学科专家联合发起，旨在建立一套严谨、可量化的卓越诊疗标准体系，覆盖诊断确认、影像学评估、视功能监测及生活质量指标。该框架强调腰椎穿刺脑脊液压力测量的标准化操作流程，并引入OCT视网膜神经纤维层厚度、视野缺损进展速率等客观终点作为核心疗效判据。研究回顾多项历史试验发现，现行干预方案在防止视力恶化方面的结果差异显著，部分归因于入选标准和终点定义的异质性。RISE-IIH提出分层管理路径，推动从经验性治疗向精准干预过渡，尤其关注年轻肥胖女性群体的长期神经眼科结局。其最终目标是为全球IIH中心提供统一基准，支撑高质量随机对照试验设计，并为监管审批与医保决策提供可靠证据基础，标志着IIH从边缘化疾病向系统化管理的重大转折。

中国影响 2026年10月25日

睫状脉络膜与结膜Rosai-Dorfman病：中国病例的临床病理特征与诊疗启示

本文报道了罕见的眼部Rosai-Dorfman病累及睫状体、脉络膜及结膜的临床病例，结合组织病理、免疫组化及影像学分析，强调其易误诊为葡萄膜炎或眼内肿瘤的特点，提出多学科协作诊断与个体化治疗策略。

中国影响 2026年10月25日

太赫兹光子疗法：非接触式加速角膜碱烧伤修复的新范式

本研究证实，经光纤递送的太赫兹（THz）光子可显著促进人角膜上皮细胞增殖与迁移，调控能量代谢与抗炎相关基因表达，改善小鼠碱烧伤角膜的上皮愈合、水肿消退、新生血管抑制及炎症浸润减轻，为临床提供一种无创、生物相容性优异的新型治疗策略。

中国影响 2026年10月25日

光凝治疗诱发脉络膜骨瘤相关巨大后巩膜葡萄肿：一例警示性临床观察

本文报道一例脉络膜骨瘤患者在接受视网膜光凝治疗后，继发进行性扩张的巨大后巩膜葡萄肿。影像学显示骨瘤结构完整，但周边脉络膜及巩膜显著变薄、外膨，提示光凝可能通过局部炎症与组织重塑机制诱发巩膜结构失代偿。

糖尿病视网膜病变早期诊断的自动化系统

该研究旨在开发一种基于眼底图像的自动化诊断系统，用于早期检测糖尿病视网膜病变（DR）。通过识别渗出物、出血和微动脉瘤等特征，结合小波变换边缘增强、高斯混合模型聚类以及机器学习算法（如随机森林分类器和多层感知机神经网络）进行特征提取和分类。研究使用了IDRiD数据集和Kaggle数据集中的眼底图像，结果显示，基于随机森林的分类系统在检测DR病灶方面达到了95.08%的敏感性、86.67%的特异性和95.20%的整体准确性。这一方法为大规模筛查提供了高精度、自动化且可扩展的解决方案，尤其适用于眼科专业资源有限的地区。

63微米与45微米明胶微支架在青光眼治疗中的比较研究

该研究旨在对比63微米（Xen63）和45微米（Xen45）明胶微支架在青光眼患者中12个月的有效性和安全性。研究设计为多中心回顾性队列研究，纳入了来自加拿大、意大利、奥地利和比利时的200名患者。主要结局指标是完全成功概率，定义为术后一年内无连续两次眼压超过14 mmHg或低于6 mmHg且视力下降不超过两行，并且从决策眼压降低至少20%，无需使用青光眼药物或再次手术。次要结局包括不同眼压阈值下的成功率、术后眼压和用药情况、并发症、干预措施及再手术率。结果显示，Xen63组在眼压控制方面优于Xen45组，但Xen63组术后早期脉络膜渗出的发生率较高。

透明质酸介导的纳米复合物增强多佐胺在可降解明胶插片中的眼部滞留和治疗效果

传统多佐胺滴眼液用于青光眼治疗时，存在快速前角膜清除、低眼部生物利用度及频繁给药需求的问题。本研究通过将多佐胺合理设计成基于透明质酸的聚电解质纳米复合物，并将其整合到一种可降解交联明胶的眼部插片中，开发了一种长效眼部递送平台。该平台显著提高了药物在眼部的滞留时间和生物利用度，减少了给药频率，从而增强了治疗效果。研究结果表明，这种新型递送系统有望改善青光眼患者的治疗依从性和疗效。

Kahook双刃刀与Trabectome在白内障合并青光眼手术中的疗效对比

本研究通过回顾性分析，比较了Kahook双刃刀（KDB）和Trabectome在白内障合并青光眼手术中的效果。研究纳入了60只眼睛，其中30只接受了KDB手术，另外30只接受了Trabectome手术。两组患者在基线条件上进行了匹配，包括术前眼压、最大已知术前眼压、术前用药评分、杯盘比、随访时间、最佳矫正视力和年龄。成功手术的定义基于三个标准：最长随访期内眼压低于21 mmHg（A评分）、低于18 mmHg（B评分）且无需再次手术，或眼压降低超过20%或降至15 mmHg以下且眼压降低至少40%（C评分）。结果显示，两种手术技术均使眼压相对降低了约29%，且在平均23-24个月的随访期内，两组的眼压从术前的19.5 ± 5.0 mmHg和19.8 ± 4.5 mmHg分别降至13.8 ± 3.9 mmHg和14.0 ± 3.9 mmHg。根据A、B、C评分标准，KDB和Trabectome的成功率分别为67% vs. 70%、63% vs. 67%和33% vs. 23%。两组均未出现严重副作用。

低强度红光联合角膜塑形镜显著减缓儿童近视进展

该研究旨在评估低强度红光（RLRL）与角膜塑形镜（OK）联合治疗在快速进展性近视儿童中的疗效和安全性。研究纳入72名8-14岁儿童，分为RLRL+OK组和OK-only组，每组36人。主要结局指标为12个月的轴长变化，通过逆概率加权线性混合效应模型进行分析。结果显示，RLRL+OK组在12个月时轴长增长显著减少（平均差异-0.298 mm；95% CI -0.388至-0.209；p<0.001），且从3个月起即表现出显著的组间时间交互作用。亚组分析显示，不同年龄组均受益，无效应修饰。敏感性分析包括倾向评分匹配（PSM）、按方案分析（PP）和剂量-反应评估，结果一致。安全性评估未发现临床显著不良事件。

新冠疫情下儿童近视进展加速：四年队列研究揭示行为变化的影响

该研究通过回顾性纵向分析，评估了2019年至2023年期间7至15岁儿童在新冠疫情期间的行为变化对近视进展的影响，并探讨这些变化是否影响低浓度阿托品（LAMP）的疗效。研究纳入了77名儿童（140只眼），其中37名儿童完成了行为问卷调查。结果显示，疫情期间近视进展显著加快，与移动设备使用时间增加和远程教育时长延长显著相关（P=0.005, P=0.035）。户外活动的变化未明显影响屈光结果。低剂量阿托品在该队列中未显示出有意义的治疗效果。研究强调了视觉习惯在儿童近视管理中的重要性。

多模态多任务AI模型优化角膜塑形镜适配

本研究开发了一种多模态多任务人工智能（AI）模型，旨在通过分析角膜地形图模式和预测眼轴长度（AL）增长，同时输出最佳的角膜塑形镜（Ortho-K）参数及预测的眼轴增长概率，以支持临床决策。该模型基于3529只近视眼的数据，包括Euclid和Alpha设计的Ortho-K镜片。研究结果显示，该模型在分类角膜地形图模式、预测眼轴增长率以及推荐镜片参数方面表现优异，为Ortho-K镜片的适配提供了有价值的决策支持。

大型语言模型在角膜塑形镜初次试戴参数选择中的辅助作用评估

本研究旨在评估大型语言模型（LLMs）在角膜塑形镜（Ortho-K）初次试戴参数选择中的辅助作用。通过回顾性分析，使用了四种LLMs（GPT-4o, GPT-o3, GPT-4.1和Claude 3.7 Sonnet）来分析屈光不正病例，并获取关于初次试戴镜片参数的建议。主观评价包括答案的准确性和整体质量，客观评价则关注初次试戴镜片参数的差异。结果显示，不同模型的准确性存在显著差异，且系统性参数偏差主要涉及BC和RZD。结论是，LLMs可以支持常规CRT相关的决策支持，但初次试戴镜片参数的选择仍需可行性约束和临床医生的验证。

大语言模型辅助知识图谱揭示糖尿病黄斑缺血新特征

该研究通过构建基于大语言模型的知识图谱，对糖尿病黄斑缺血（DMI）的临床术语进行了深入探索，并在实际临床数据中验证了这些发现。研究团队利用生成式预训练变换器4处理了66篇相关文献，将其转化为实体-关系三元组，并使用Neo4j构建了包含2408个实体和8133个关系的知识图谱。通过对图谱的社区检测，研究人员发现了两个新的临床概念：中间视网膜层紊乱（DMIL）和退行性DMI。这些新概念有助于更全面地理解DMI的病理机制及其与视觉功能的关系。

ChatGPT-4o在眼科患者手册生成中的应用：与AAO材料的比较

本研究旨在对比ChatGPT-4o生成的眼科患者手册与美国眼科学会（AAO）提供的教育材料在英语和西班牙语版本中的可读性和质量。研究选取了10种常见眼部疾病的AAO手册，并要求ChatGPT-4o生成相应内容，确保其阅读难度为8年级水平。结果显示，ChatGPT-4o生成的手册在英语可读性方面与AAO材料相当，但在西班牙语版本中表现更优。具体而言，ChatGPT-4o生成的手册在西班牙语的Szigriszt-Pazos Perspicuity Index (SPPI)评分显著高于AAO材料。此外，ChatGPT-4o生成的手册在内容质量评估中也表现出色，尤其是在西班牙语版本中。总体而言，ChatGPT-4o生成的手册在可读性和内容质量上均达到或超过了AAO材料的标准。

瞳孔扩张对糖尿病视网膜病变筛查的影响

该研究探讨了在资源有限的环境中，瞳孔扩张对便携式眼底相机图像可分级性和基于人工智能的糖尿病视网膜病变检测性能的影响。研究发现，使用瞳孔扩张剂后，图像的可分级性显著提高（82.1% vs. 55.6%），且AI模型在扩张后的图像上表现更佳（准确率85.15%，AUC 0.94）。然而，在低收入和中等收入国家，药物扩张可能不切实际，因此优化非扩张图像的模型校准和阈值设定至关重要。

视网膜生物标志物在心血管疾病预测中的应用

心血管疾病（CVDs）是全球死亡的主要原因，先天性心脏病（CHD）、获得性心脏病（AHD）、瓣膜病和心肌病显著增加了发病率。视网膜眼底成像作为一种非侵入性技术，能够捕捉微血管变化，作为系统性心血管功能障碍的生物标志物。本研究系统回顾了2015年至2025年间发表的相关文献，评估了不同疾病焦点、成像模式、分析方法及诊断性能。结果表明，深度学习和机器学习模型应用于视网膜眼底图像，在检测和分类CVDs方面表现出较高的准确性。卷积神经网络在CHD检测中达到了91%的AUC值，而混合多模态方法提高了AHD和瓣膜病的预测敏感性。心肌病与血管扭曲和微出血相关，可通过自动化图像分析量化。新兴方法如基于Transformer的模型和Segment Anything Model (SAM) 的医疗影像适应，有望提高通用性和可解释性。尽管存在数据集不平衡、纵向验证有限和AI模型黑箱问题，视网膜成像仍具有作为可扩展、非侵入性工具的巨大潜力。

苯肾上腺素引导的双侧Müller肌切除术优化眼睑对称性

该研究旨在评估苯肾上腺素引导的双侧Müller肌-结膜切除术（MMCR）在轻至中度上睑下垂患者中的解剖、功能和美学效果。通过标准化切除算法，术前模拟术后眼睑位置并揭示Hering现象相关的对侧下垂，实现个体化手术规划。研究纳入了59名患者共118只眼，结果显示术后3个月时，右眼和左眼的MRD-1分别从1.24±0.95 mm和1.32±0.84 mm显著提高到2.68±0.91 mm和2.61±0.78 mm（p<0.001）。74.6%的患者达到极佳的眼睑对称性，仅8.4%需要二次手术。结论表明，苯肾上腺素引导的双侧MMCR是一种安全、有效且高度可预测的手术方法，可作为侵入性更强的上睑下垂修复方法的替代方案。

全球眼健康研究二十年：地域与性别差异显著

本研究通过MEDLINE数据库，对2000年至2019年间发表的全球眼健康相关初级研究进行了全面总结。研究发现，这二十年间全球眼科研究产出年均增长4.2%，从2000年的5057篇增加到2019年的10875篇。然而，高收入国家的研究产出占总量的70%，而中低收入国家的研究产出相对较少。此外，女性作者在总作者中的比例为33%，但在第一作者和通讯作者中的比例分别为36%和24%，显示出性别不平等现象。这些数据揭示了全球眼健康研究在地域分布和性别平等方面存在的显著不平衡。

AI助力X连锁视网膜色素变性患者视野估计

该研究旨在通过基于OCT扫描的高效方法，估算X连锁视网膜色素变性（RP）患者的视野。通过对Moorfields眼科医院患者的回顾性分析，研究人员利用人工智能自动分割和量化黄斑椭圆体带宽度（EZW）和面积（EZA），并结合静态视野测试的功能参数进行分析。结果显示，EZA与视野功能参数具有最高的条件相关性，表明这种方法可以应用于不同严重程度的患者。研究证明，AI技术能够有效获取大量结构参数，促进研究和结构-功能预测。

自动化OCT定制及同日生物标志物靶向微视野检查在地图状萎缩中的应用

本研究开发并验证了一种基于深度学习的自动化、生物标志物靶向、实时微视野（MP）方法，用于地图状萎缩（GA）患者的个体化结构-功能评估。通过光谱域光学相干断层扫描（OCT）和中视网膜微视野检查，识别出椭圆体带损失（EZL）和视网膜色素上皮损失（RPEL）区域。算法选择40个生物标志物靶向视网膜测试点，根据病变形态动态调整测试点密度，并优先在EZL区域内进行。统计分析采用多变量混合效应模型。在64只眼（来自44名患者，平均年龄79.1±5.0岁，59%为女性）中，共测试了2,560个靶向MP刺激点。结果显示，RPEL区域的平均视网膜敏感度（RS）为7.2±7.4 dB，EZL区域为13.3±7.1 dB，保留视网膜区域为19.0±5.0 dB。

术中OCT预测ICL植入后拱高：机器学习模型的建立与应用

该研究旨在通过术中光学相干断层扫描（iOCT）数据，开发一种机器学习（ML）模型，以预测ICL植入后的拱高，并指导实时调整ICL位置以优化拱高结果。研究在陕西省眼科医院等机构进行，前瞻性地收集了106名患者（158只眼）的数据。术后拱高通过前段OCT在术后1天、1周和1个月随访时评估。随机森林算法在多个误差阈值下表现出色，平均绝对误差（MAE）为106.48 ± 19.23 μm，均方根误差（RMSE）为141.37 ± 24.87 μm。预测准确性在不同误差阈值下分别为62.9%（±50 μm）、85.9%（±100 μm）、94.9%（±150 μm）、97.2%（±200 μm）和98.9%（±250 μm）。研究表明，iOCT能够准确测量术中拱高，并可靠预测术后拱高，从而提供了一种客观、数据驱动的方法来优化ICL手术中的位置调整。

视神经头生物力学在青光眼视野缺损分类中的应用

该研究旨在评估视神经头（ONH）的生物力学特性，通过组织应变量化是否能提高对青光眼患者进行视野（VF）损失模式分类的能力。研究纳入了249名青光眼患者，通过自动分割和数字体积相关计算神经组织和LC应变，并将这些特征输入PointNet模型进行分类任务。结果显示，加入应变信息后，模型在分类特定视野缺损时性能显著提升，AUC从0.83±0.02提高到0.87±0.02。此外，研究发现应变敏感区域主要集中在下部和颞下缘，且随着视野损失严重程度增加而扩展。这表明ONH应变在预测青光眼视野损失方面具有重要作用。

多模态预测模型助力角膜屈光手术后视觉质量恢复

该研究旨在通过整合多模态数据，建立一个预测模型以评估角膜屈光透镜切除术（KLEx）后的视觉质量恢复情况。研究纳入了210只近视眼，使用客观散射指数（OSI）评估术前和术后视觉质量，并利用U-net深度学习模型对术后扫描图像进行高精度分割，提取放射组学特征。这些特征与临床数据、手术参数、角膜地形图及生物力学参数结合，用于预测术后1天和1周的OSI。结果显示，30.95%的眼睛在早期视觉恢复不佳，球镜等效度、角膜曲率和切割深度在视觉质量良好和不良组之间存在显著差异。ExtraTrees模型在术后第一天表现出高预测效能（AUC = 0.96），而AdaBoost模型在术后一周表现更优（AUC = 0.99）。回归模型RidgeCV和LassoLarsIC分别在术后1天和1周的OSI预测中表现最佳。研究建立了基于术中扫描图像特征、角膜生物力学和密度测量参数的预测框架，为个性化手术规划提供了定量依据。

深度学习算法在糖尿病视网膜病变中的非灌注区自动量化

该研究旨在评估一种定制的深度学习算法在超广角扫频源OCT血管成像（UWF SS-OCTA）中对非灌注区（NPA）进行自动分割的性能及其在糖尿病视网膜病变（DR）严重程度评估中的应用。研究采用横断面设计，纳入180只眼，涵盖所有DR严重程度等级。研究人员开发了一种基于多尺度U-Net骨干网络并结合挤压和激励注意力机制的卷积神经网络，用于从三种扫描模式（6 × 6 mm、12 × 12 mm 和 29 × 24 mm）的全视网膜层图像中分割NPA。通过两名独立评分者和一名玻璃体视网膜专家生成的金标准标注，以及结构OCT图像来区分真实NPA与阴影伪影。结果显示，该算法在不同扫描尺寸下均表现出高精度（F1分数分别为0.82 ± 0.01、0.84 ± 0.03 和 0.83 ± 0.02），且无显著差异。Bland-Altman分析表明，人类标记和算法预测的非灌注指数（NPI）之间具有高度一致性。结论是，该深度学习算法在单次扫描UWF SS-OCTA中实现了高精度和可扩展性，支持其作为客观DR OCTA生物标志物分析工具的潜力。

多尺度深度学习网络在翼状胬肉自动分割中的应用

翼状胬肉是一种需要早期识别的眼科疾病，以防止其进展导致视力损害。准确测量纤维血管组织对角膜和瞳孔区域的侵犯程度是评估病情严重程度的关键步骤。本研究通过引入多尺度深度学习网络，特别是空间金字塔池化（SPP）和空洞空间金字塔池化（ASPP）模块，有效捕捉病变特征的不同尺度。这些模块被嵌入到UNet架构的瓶颈层中，以最小化计算负担。实验结果显示，嵌入了三个并行路径EF-ASPP模块的UNet网络表现出最佳性能，Hausdorff距离仅为16.75像素。这一结果表明，通过精确提取病变图谱，可以更好地预测翼状胬肉的严重程度。

机器学习在遗传性视网膜疾病中的应用评估

遗传性视网膜疾病（IRDs）的诊断中，对于框内插入和删除变异（indels）的致病性预测标准尚不成熟。本研究系统评估了四种机器学习工具（CADD、FATHMM-indel、VEST4 和 MetaRNN-indel）在IRD患者队列中的表现。结果显示，MetaRNN-indel 在整体性能上优于其他工具。进一步将MetaRNN-indel应用于1013名未确诊的IRD患者，成功识别出两名患者的可能致病性变异，并通过临床表型确认。这些发现表明，通过适当的评估和调优，现有的机器学习工具可以可靠地预测框内indels的致病性。

多模态机器学习预测SMILE术后小有效光学区

该研究旨在开发并验证一种基于多模态机器学习的系统，以术前预测小切口角膜透镜取出术（SMILE）后的有效光学区（EOZ）直径小于5.5毫米的情况。研究纳入了1030只眼的数据，包括术前参数、前角膜曲率图和手术视频帧，并将其分为训练集、验证集和测试集。研究结果显示，结合前角膜曲率图和术前参数的AACM-PP模型在主要验证集中的AUROC为0.897，宏观F1得分为0.823，优于仅使用参数或图像的模型。该模型在内部和外部测试集中也表现出色，表明其具有良好的泛化能力，能够支持术前决策。这一发现有助于个性化手术规划，并帮助管理患者对术后视觉质量的期望。

单细胞网络分析揭示视网膜脱离后的细胞类型特异性病理变化

视网膜脱离（RD）是一种眼科急症，可能导致不可逆的视力丧失。然而，由于视网膜内细胞异质性，其病理改变尚未完全阐明。本研究通过单细胞RNA测序和自主研发的单细胞图形高斯模型算法，对RD患者的视网膜组织进行了深入分析。结果显示，RD后不同细胞类型的基因模块（GMs）发生了显著变化。其中，与糖酵解过程相关的GM在大多数细胞簇中上调，表明视网膜在RD后无氧糖酵解显著增加。此外，在杆状细胞中，与凋亡调控相关的GM显著富集；在Müller细胞中，与细胞外基质组织相关的GM下调；在小胶质细胞中，与白细胞迁移相关的GM上调，可能涉及纤维连接蛋白1通路。初步证据还显示T细胞浸润视网膜，但这些发现仍需进一步验证。该研究为理解RD后的视觉功能障碍提供了新的视角。

无训练视觉-语义融合技术在罕见眼病诊断中的突破

先天性视乳头凹陷综合征（MGS）是一种罕见的先天性疾病，约50%的患者会出现视网膜脱离。广泛筛查有助于早期发现，但对医疗资源造成巨大负担。现有AI辅助诊断方法依赖大规模数据集进行特征学习，而MGS数据稀缺限制了模型优化。为此，研究提出了一种无需训练的方法TF-VSF，利用基础模型和MGS特异性病理结构生成低维、精炼的特征表示。具体而言，基于通道的视觉重校准模块引入SAM预训练知识生成粗分割掩码，再通过金字塔校准模块无参数地过滤高维语义结构。随后，基于语义的位置感知模块利用CLIP预训练知识生成边缘能量控制的隐式特征表示，并与CVR模块的精炼特征融合。最终通过独立成分分析特征降维和密度约束聚类实现分级结果。研究构建了1016张MGS眼底图像的数据集，TF-VSF在准确率和F1分数上分别达到95.87%和93.50%，超越了自监督、全训练及无训练方法。

基于深度学习的视网膜脱离与玻璃体积血超声图像检测

视网膜脱离（RD）是一种严重的眼科疾病，可能导致永久性视力丧失。在伴有遮挡眼底的玻璃体积血（VH）的情况下，即使使用眼部超声检查也难以诊断RD。本研究开发了一种基于YOLOv5架构的卷积神经网络（CNN），用于B型超声图像中RD和VH的检测。模型训练使用了2,188张图像，并通过1,042张图像进行验证。通过应用包括非锐化掩模在内的图像增强技术，提高了检测准确性。最终模型在五折交叉验证下，对RD、VH及RD合并VH的检测准确率分别达到96.6%、99.2%和98.0%。该深度学习算法在眼部超声图像中检测RD和VH方面表现出高准确性，特别是在伴有遮挡眼底的VH情况下，可作为辅助工具提高诊断效果。

OCT与OCTA在AMD研究中的进展：深度分析

该研究通过文献计量分析，探讨了2015年至2024年间光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描血管成像（OCTA）在年龄相关性黄斑变性（AMD）领域的研究热点、新兴趋势和技术创新。研究发现，美国和中国是该领域的主要贡献者，其中美国在出版物数量和H指数上领先。加州大学系统在机构中表现最为突出。研究还表明，OCT和OCTA技术的结合，特别是与人工智能的整合，能够实现更早的病变检测、更精细的表型分类以及数据驱动的个性化管理。这些进步将显著提高AMD的诊断准确性和治疗决策。

零样本学习在眼科疾病检测中的突破

深度学习在医学图像分析中面临的主要瓶颈之一是需要大规模、专家标注的数据集。特别是在眼科领域，早期疾病的检测如轻度糖尿病视网膜病变（DR1）由于病灶细微且标注数据稀缺，使得监督学习方法受限。本研究提出了一种基于零样本学习（ZSL）的通用眼病检测框架，该框架模仿临床推理过程。通过使用LCFP-14M这一大规模眼底图像资源，该方法首先利用Siamese网络识别疾病相关性，然后从高度相关的源疾病中分割出DR1特异性病灶，并采用ResNet-Agglomerative聚类管道实现无监督的DR1检测。结果显示，该模型在未使用任何标注的DR1数据的情况下，实现了0.8337的准确率、0.8700的精确率、0.7456的召回率、0.8030的F1分数和0.9226的ROC-AUC值，优于大多数外部测试数据集上的监督基线。这些发现表明，ZSL可以模拟临床诊断逻辑，并推广到未见过的眼病，为标注数据稀缺情况下的自动化筛查提供了一种有前景的方法。

视网膜下出血管理现状综述

视网膜下出血（SRH）常见于新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD），通过机械、毒性和炎症机制导致严重的视力丧失。目前，视网膜下出血的管理缺乏共识。抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗仍是核心手段，尤其在小到中等出血量时效果与手术相当。气动移位（PD）联合或不联合重组组织型纤溶酶原激活剂（rtPA）在较大范围的出血中显示出最大比较优势。辅助使用rtPA可提高出血移位率，且荟萃分析支持其与anti-VEGF联合使用的有效性。玻璃体切割术（PPV）仍适用于大范围或难治性出血，但并未始终表现出优于侵入性较小方法的视觉效果。早期干预与改善预后密切相关，但尚无普遍接受的治疗算法。正在进行的随机试验和多模式成像技术的进步有望优化患者选择和治疗策略。未来应致力于平衡疗效、安全性和成本效益，以建立基于证据的视网膜下出血管理指南。

方向性OCT技术在临床中的应用探索

方向性光学相干断层扫描（OCT）能够提供不受亨勒纤维层干扰的真实外核层（ONL）测量。本研究旨在通过不同的图像采集和分析方法，开发一种适用于临床的工具。研究使用Spectralis OCT2设备对12名参与者进行了OCT成像，并通过操作者改变OCT光束角度或参与者调整注视点来获取方向性OCT图像。结果显示，自动分割算法返回的ONL厚度较厚，而经过修正后的分割边界与手动分割结果相似。不同方法获得的ONL厚度具有良好的重复性。该研究表明，方向性OCT可以通过操作者改变设备角度或患者调整注视点来实现，且修正后的ONL分割能提供与手动分割相似的结果，同时更加高效。这些方法在临床环境中具有较高的可实施性和可靠性。

多模态图注意力网络加速葡萄膜炎药物筛选

葡萄膜炎是一种复杂的免疫介导性眼内炎症疾病，其药物发现面临巨大挑战。为解决现有模型在整合异质分子特征和疾病特异性机制方面的不足，研究团队提出了一种基于GATv2的新型多模态图注意力网络MLGT。该模型通过动态注意力机制捕捉非局部原子相互作用，并结合双流融合模块将图嵌入与分子描述符相结合。为了缓解数据不平衡和过拟合问题，研究采用了标签平滑、类别平衡采样和SMILES随机化等方法。在ChEMBL数据库中严格筛选的葡萄膜炎相关化合物数据集上，MLGT表现出色，准确率达到97.7%，F1分数为97.2%，召回率为96.1%，AUC-ROC为0.9156，显著优于现有的图学习和经典机器学习基准。消融研究表明，多模态融合和注意力机制在模型性能中起着关键作用。这项研究提供了一种高效的计算工具，用于靶向葡萄膜炎药物筛选，并为复杂疾病的精准药物发现建立了可扩展的AI驱动范式。

基于房水外泌体光谱分析的原发性开角型青光眼诊断新方法

原发性开角型青光眼（POAG）是一种常见的神经退行性疾病，可导致不可逆的视神经损伤。目前的诊断方法如眼内压测量和光学相干断层扫描存在敏感度低和个体间差异大的问题。本研究提出了一种基于房水外泌体光谱分析的新诊断平台。通过验证房水样本中外泌体的存在，并使用抗体功能化基底进行选择性捕获，再利用金纳米颗粒生成拉曼信号。共采集了7600个光谱数据用于训练卷积神经网络（CNN）模型，以区分健康对照组和青光眼患者。该模型在二分类任务中达到了0.96的AUC值和91%的预测准确率。这一系统通过集成免疫测定法和人工智能驱动的分类技术，实现了快速、个性化的诊断，克服了样本量限制，展示了眼部液体来源的细胞外囊泡在神经退行性疾病诊断中的潜力。

混合深度学习与自然启发算法实现精准眼底疾病分类

眼底成像技术是检测多种眼科疾病的重要手段，能够揭示黄斑、视盘、中心凹及血管的解剖变化，从而诊断糖尿病视网膜病变、青光眼、老年性黄斑变性、白内障和近视等病症。本研究提出了一种新的混合框架，结合了深度学习特征提取与自然启发算法，利用预训练的ResNet-18和GoogLeNet架构提取特征，并通过粒子群优化、灰狼优化器、差分进化、萤火虫算法和遗传算法进行优化。最终，应用K-近邻、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归等机器学习分类器对优化后的特征集进行分类。在ODIR和RFMiD数据集上的实验表明，萤火虫算法与K-近邻（FAKNN）组合达到了最先进的性能，准确率、召回率、精确度、Kappa值、F1分数和曲线下面积均为100%。这一方法不仅提高了诊断准确性，还展示了显著的临床应用潜力，有助于早期干预和改善患者预后。

基于深度学习的眼睑及眶周参数评估：助力上睑下垂诊疗

上睑下垂是一种常见的眼睑疾病，影响患者的视力和外观。本研究旨在开发并评估一种基于深度学习（DL）的系统，用于自动测量眼睑和眶周参数，并对上睑下垂患者的提上睑肌功能（LF）进行分类。研究回顾性纳入了2016年1月至2021年11月期间在三级眼科整形中心接受上睑下垂手术的1,177名患者。根据临床评估，将LF分为良好（>10 mm）、一般（4-10 mm）和较差（≤4 mm）。DL模型能够准确分割眼睑和眉毛区域，并测量关键参数，与手动测量结果高度一致。结合DL提取的特征和人口统计学数据，多变量逻辑回归模型预测LF等级的总体准确率为0.760，AUC为0.829，接近眼科医生的评估水平。该DL系统提供了一种高效、客观的工具，支持上睑下垂的个性化诊断和手术规划。

AI工具在白内障证据缺口图更新中的应用评估

该研究旨在评估EPPI-Reviewer和Copilot 365在更新白内障证据缺口图（EGM）过程中的准确性和效率。系统性回顾和EGM的开发及更新需要大量时间和资源，而人工智能（AI）工具如优先筛选（PS）集成到EPPI-Reviewer和Copilot 365中，有望模拟人类在系统性回顾中的表现。研究将通过手动和自动筛选参考文献、全文筛选、数据提取和批判性评估来比较这些工具与人工操作的效果。具体而言，将使用20%和40%的手动筛选阈值评估PS的准确性，并通过Cohen's Kappa系数衡量一致性。最终结果将为未来AI工具在证据合成中的应用提供指导。

机器人辅助的全角膜超高清OCT成像技术

由于角膜呈曲面穹顶状，传统的光学相干断层扫描（OCT）难以实现高分辨率、高信噪比（SNR）的全角膜成像。本研究提出了一种六自由度（6-DOF）机器人臂辅助的超高清OCT成像系统，通过多区域扫描和机器人臂姿态控制，确保样本光束在整个角膜表面保持垂直，从而实现一致的高SNR成像。此外，研究还提出了一种基于正面相关性的体积配准算法，以提高多局部图像的高精度配准。实验结果表明，该系统能够显著提升全角膜成像的质量，为临床诊断和治疗提供了新的工具。

法瑞西单抗治疗难治性糖尿病黄斑水肿的初步效果

糖尿病黄斑水肿（DME）是导致糖尿病患者视力丧失的主要原因之一。尽管抗血管内皮生长因子（VEGF）注射已成为发达国家DME的一线标准治疗，但部分患者对这种治疗反应不佳，仍需频繁注射。本研究旨在评估将阿柏西普2.0 mg转换为法瑞西单抗（一种同时靶向Ang-2和VEGF-A的药物）对难治性DME患者的视觉功能、视网膜解剖结构及视网膜内液体（IRF）动力学的影响。研究采用单中心观察设计，纳入10名患者共14只眼，经过3个月的负荷期后，进入治疗与延长方案。结果显示，6个月时，平均最佳矫正视力提高了2.7个ETDRS字母，但无统计学意义。中央黄斑厚度和外核层厚度的变化也不显著。然而，在第4个月时，外核层厚度在多个ETDRS黄斑网格子区域显著减少。视网膜下液量在6个月内几乎可以忽略不计，大部分液体位于视网膜内层（97.8-100%）。总IRF在第4个月减少了22%，并在第2个月达到最低点-37%。血管密度从基线到第4个月没有显著变化。结论认为，法瑞西单抗治疗在难治性DME患者中显示出早期视觉和视网膜解剖结构的适度改善，尤其是通过抑制Ang-2可能有助于减少IRF。

AI辅助视觉障碍筛查模型的社区应用评估

全球有超过6亿人受视觉障碍（VI）影响，显著降低生活质量。在新加坡，约20%的60岁及以上成人（约18万人）患有VI，预计到2030年这一数字将翻倍。尽管约一半的VI病例由未矫正的屈光不正引起，其余则由年龄相关疾病导致。当前的传统筛查模式为两次访问、劳动密集型且随访率低，常有不必要的转诊。本研究旨在通过一项两臂实用随机对照试验，评估AI辅助筛查模型与传统筛查模型在转诊准确性、操作效率、患者接受度、可行性和成本方面的差异。该研究计划招募1000名50岁及以上的参与者，其中AI辅助组将使用先前开发并验证的深度学习模型进行现场视网膜照片分析，阳性病例将被转介给验光师进行二次评估。传统筛查包括针孔视力、眼压、裂隙灯检查、自动验光和视网膜摄影。所有L2参与者将完成患者接受度问卷，并进行地面真实情况评估。

TriFTM-Net：高精度术中导航下的黄斑水肿病理分割与重建

眼科疾病严重影响全球众多患者的视力。准确且实时的3D重建对于提高黄斑水肿和视网膜裂孔手术效率及成功率至关重要。然而，病变区域常伴有大量噪声和高度异质性，成像设备也可能引入电子噪声和伪影。现有的2D医学图像分割技术难以达到理想效果。为此，研究人员提出了一种新的三路径傅里叶时域调制网络（TriFTM-Net），该网络整合了空间、频率和时空特征，显著增强了特征表示和提取能力。TriFTM-Net由三个关键模块组成：三路径频谱分层编码器（TPSHE）、特征重调制模块（FRM）和分层特征重建模块（HFRM）。实验结果表明，TriFTM-Net在OIMHS数据集上实现了最高的Dice分数、IoU和Kappa系数，优于十三种基线方法。

抗VEGF联合地塞米松植入物治疗黄斑水肿：随机对照试验

该研究旨在比较康柏西普单药治疗与康柏西普联合地塞米松植入物在黄斑水肿（ME）患者中的疗效和安全性。研究纳入了因糖尿病视网膜病变或视网膜静脉阻塞引起的黄斑水肿患者，随机分为两组。联合治疗组在前12周内接受一次康柏西普联合地塞米松植入物的负荷剂量，而单药治疗组则接受3次每月一次的康柏西普负荷剂量。随后，所有患者根据需要每4周接受一次康柏西普注射，随访期为48周。主要结局指标是最佳矫正视力（BCVA）的变化，次要结局指标包括光学相干断层扫描（OCT）生物标志物的变化和总注射次数。结果显示，联合治疗组在第8周时BCVA改善更显著，并且在第4周和第8周时中央视网膜厚度（CMT）减少更多。联合治疗组总体上所需的注射次数显著减少（P < 0.001），但眼压升高的发生率较高。最终结论是，康柏西普联合地塞米松植入物是一种高效且安全的治疗方案，能在短期内加速视觉和解剖学改善，并在长期维持相似疗效的同时减少注射次数。

持续释放比马前列素植入物与SpyGlass人工晶状体的三年研究结果

本研究旨在评估持续释放比马前列素植入物与SpyGlass人工晶状体在白内障合并轻至中度原发性开角型青光眼患者中的安全性和有效性。24名受试者被随机分配到三个剂量组（75 μg、150 μg或300 μg），通过标准白内障手术步骤将植入物附着于人工晶状体上。结果显示，87.5%的受试者在36个月内保持了超过20%的眼压降低，且无需额外使用青光眼药物。所有治疗组均实现了平均眼压降低32.3%至49.3%，无显著组间差异。最终最佳矫正视力均达到20/30或更好，未发生严重植入相关不良事件。最常见的不良事件为干眼症（21.7%）、暂时性视力下降（13.0%）和结膜下出血（8.7%）。该研究表明，这种新型系统具有良好的安全性和有效性，且不需要额外的手术技能。

青光眼房水内药物递送系统的进展

青光眼是全球不可逆性失明的主要原因，而眼内压（IOP）是唯一被证实可减缓疾病进展的可调节风险因素。尽管局部滴眼液是标准的一线治疗，但其效果受到患者依从性和眼部生物利用度低的限制。这些局限性推动了非局部药物递送系统（DDSs）的发展，旨在提供一致的长期IOP控制，无需依赖患者自行滴药。其中，房水内DDS因其能够直接将药物递送到前房而备受关注。本文综述了两种FDA批准的房水内植入物Durysta的设计、临床表现和关键考虑因素。

青光眼微创支架植入术显著改善眼部表面状况

该前瞻性对照研究旨在比较微创青光眼手术（iStent Inject）与传统滴眼液治疗在降低眼内压和改善眼部表面状况方面的效果。研究纳入了56只双眼轻至中度开角型青光眼患者，其中一只眼睛接受iStent Inject植入，另一只继续使用滴眼液。结果显示，术后6个月，接受iStent Inject的眼睛药物使用量显著减少（从1.9±1.0降至0.4±0.6；p<0.001），而对照眼则无明显变化。此外，iStent Inject组在角膜结膜充血评分（从2.4±0.6降至2.0±0.4；p=0.003）和牛津眼部表面染色评分（从1.6±1.2降至0.7±1.0；p<0.001）方面均有显著改善。患者报告的症状也有所改善，如干眼症状指数（OSDI）从18.4±16.4降至9.3±8.9（p=0.007），标准干眼症状评估（SPEED II）从8.0±7.8降至4.5±4.1（p=0.005）。这些结果表明，微创青光眼手术不仅减少了药物负担，还显著改善了眼部表面状况。

微创青光眼手术的统计显著性脆弱性评估

微创青光眼手术（MIGS）作为一种治疗选择已被广泛采用，但其证据支持的稳健性一直存在争议。本研究通过系统回顾和荟萃分析，评估了16项随机对照试验中的4,562名患者数据，使用脆弱性指数（FI）和脆弱性商数（FQ）来量化统计显著结果对少数事件的依赖程度。结果显示，平均FI为9.4 ± 10.0，平均FQ为0.031 ± 0.025，表明大约3%的参与者需要不同的结局才能使结果变得不显著。此外，有18.8%的研究FI为零，37.5%的研究FI小于或等于失访人数，提示这些研究易受损耗偏倚影响。这些发现强调了在解读MIGS疗效和安全性时应谨慎，并建议将脆弱性指标与传统统计方法结合使用。

低强度红光疗法早期预测儿童近视控制效果

低强度红光（RLRL）疗法在儿童近视控制中展现出潜力，但个体间疗效差异显著限制了其临床应用。本研究通过回顾性队列分析，纳入西安第一医院2022年8月至2025年12月期间接受RLRL治疗的69名近视儿童，根据每年眼轴长度（AL）变化将其分为良好预后组和不良预后组。研究发现，基线球镜等效值（SE）、AL及治疗后1个月和3个月的AL变化率在两组间存在显著差异。构建的预测模型结合年龄、性别和3个月AL变化，AUC达0.961，表明早期AL动态变化与基线眼部参数结合可有效预测长期疗效，支持个性化近视管理和风险分层决策。

近视控制镜片对视网膜功能的短期影响

该研究旨在评估四种不同设计的近视控制镜片（Aura 3、Aura 6、DIMS和HALT）在诱导周边近视离焦后，是否会导致视网膜功能的变化。通过全视野ERG、图形ERG和全局闪光多焦点ERG等方法，对19名年轻近视成人进行了为期15天的观察。结果显示，Aura 6在15天时表现出a波振幅增加，而Aura 3则表现为b波振幅增加。所有镜片均在短期内引起图形ERG振幅增加，其中HALT在中周部和周边区域表现出最强且最持久的振幅增加。这些发现表明，不同光学设计的近视控制镜片能够通过其离焦特性调节视网膜活动，从而可能影响眼轴生长机制。

近视控制干预的逐步减量策略：维持稳定进展的关键

全球近视率激增背景下，如何在减少或停止近视控制干预后避免近视反弹成为亟待解决的问题。该研究综合了临床试验、纵向研究及专家共识，探讨了不同治疗方式、治疗时长、患者年龄和基线近视水平对反弹效应的影响。结果表明，年轻儿童的反弹现象尤为显著。逐渐减少剂量或治疗频率，并结合定期监测眼轴长度和屈光度，以及基于个体年龄和进展速度的个性化决策，可以有效降低反弹风险。结论强调，逐步减量并伴随定期监测是维持长期稳定和防止高度近视发展的关键。

0.01%阿托品对近视儿童脉络膜厚度及视网膜微血管的影响：一年前瞻性研究

本研究旨在评估0.01%阿托品滴眼液在近视高加索儿童中使用一年后，对其脉络膜和视网膜结构及血管的影响。研究纳入61名年龄在6-17岁、具有进行性近视的高加索儿童（122只眼），分为低度近视组（球镜度数-0.50D至-3.00D）和中度近视组（球镜度数-6.00D至<-3.00D）。参与者每晚使用0.01%阿托品滴眼液，并在基线、6个月和12个月时接受全面眼科检查，包括光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管成像（OCT-A）。主要结果指标包括黄斑下脉络膜厚度、黄斑区视网膜厚度、黄斑区血管密度和灌注密度以及无血管区参数。结果显示，两组黄斑下脉络膜厚度均显著增加，且黄斑区血管密度在6个月时显著增加，12个月时保持稳定。视网膜厚度在12个月时略有但显著增加，而无血管区参数无显著变化。这些发现提示0.01%阿托品可能通过改善脉络膜血流来控制近视进展。

深度学习预测视网膜神经纤维层变薄与青光眼发病风险

该研究基于加拿大老龄化纵向研究，通过机器对机器（M2M）模型分析了18,247名参与者（30,202只眼睛）的基线和随访数据，评估了视网膜神经纤维层（RNFL）厚度变化及其与青光眼发病的关系。结果显示，青光眼患者的眼睛RNFL变薄速度显著快于非青光眼患者（-0.46 ± 2.28 μm/年 vs -0.18 ± 2.07 μm/年；P < 0.001）。多变量分析表明，年龄较大、基线眼内压较高、角膜滞后较低以及基线RNFL较厚均与更快的RNFL变薄相关。在无基线疾病的17,552名参与者中，有344人（1.9%）发展为青光眼。预测的RNFL变薄速度与青光眼发病独立相关（HR = 1.125 per 1 μm/year increase, 95% CI 1.070-1.183, P < 0.001）。这些发现突显了基于眼底照片的深度学习模型在青光眼风险分层中的潜力。

基于解剖学上下文的深度学习在糖尿病视网膜病变黄斑分割中的应用

准确的黄斑分割是糖尿病视网膜病变筛查的关键步骤，但因黄斑边界模糊而极具挑战性。精确分割对于糖尿病黄斑水肿（DME）的管理至关重要，因为治疗决策依赖于黄斑区域的准确界定。现有方法多依赖于增加模型架构复杂度，而解剖学上下文信息的应用尚未充分探索。本研究提出了一种数据驱动的方法，通过逐步引入关键解剖标志（如视盘、视网膜和血管）来增强黄斑检测。为此，研究团队开发了IDRiD-RETA-FV数据集，并设计了MNv4Fovea框架，利用多类约束机制明确利用这些解剖学相互依赖关系。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出色，特别是在REFUGE和MESSIDOR数据集上的平均欧几里得距离达到最佳水平。

视网膜眼底成像在中风评估中的深度多视角学习应用

中风是全球主要的致死和致残原因之一，准确的风险评估和诊断具有重要价值。视网膜眼底成像能够揭示中风风险的已知标志，包括静脉扩张、动脉狭窄和血管扭曲。与其他中风评估技术相比，眼底成像具有易获取、无创、快速且成本低廉的优势。本研究提出了一种多视角中风网络（MVS-Net），利用双眼的眼底图像进行中风和短暂性脑缺血发作（TIA）的检测。该网络通过端到端的深度学习框架，结合了双眼的黄斑中心和视神经头中心视图，定义了代表性的特征并确定其关系。实验结果表明，该框架在中风和TIA检测中达到了0.84的AUC评分。

社会经济地位与儿童视力筛查结果关联研究

加州大学欧文分校眼科移动项目（EyeMobile Program）的一项研究表明，地区贫困和社会脆弱性与儿童视力筛查结果显著相关。研究发现，生活在贫困地区和社会脆弱性较高的儿童，其视力问题的检出率和未矫正视力的比例明显高于其他地区。该研究强调了社会经济因素在儿童视力健康中的重要影响，并呼吁政策制定者和医疗机构关注这些高风险群体，以改善其视力保健服务。

AREDS2研究数据全面公开

该研究提供了关于年龄相关性黄斑变性（AMD）的综合数据集，包括表型、影像、饮食、遗传和辅助数据。研究评估了叶黄素+玉米黄质、ω-3脂肪酸或两者结合在中度AMD患者中的效果，并探讨了锌和β-胡萝卜素的作用。数据集涵盖了4203名50至85岁的参与者，记录了他们的年度眼科检查、视力测试和多种影像学资料。这些数据为AMD的进展、营养策略及人工智能诊断提供了宝贵资源。

黄斑色素光学体积与非新生血管性AMD的关系

研究旨在探讨黄斑色素光学体积（MPOV）在不同阶段的非新生血管性年龄相关性黄斑变性（AMD）中的变化，并分析其与暗适应时间和疾病进展的关系。研究发现，AMD患者的眼睛MPOV值显著高于健康对照组，尤其是在中度AMD阶段。然而，在AMD患者中，较高的MPOV值并未改善暗适应时间，反而与更高的疾病进展风险相关。

白化病患者黄斑色素密度与视力相关性研究

该研究通过颜色视野检查，发现白化病患者的黄斑区存在色素，并且这些色素的密度与患者的视力有显著相关性。具体来说，黄斑色素光学密度（MPOD）较高的患者，其最佳矫正视力（BCVA）也较好。研究结果提示，补充视网膜类胡萝卜素可能成为改善白化病患者视力的一种潜在治疗方法。

The Glaucoma Foundation (TGF)

青光眼患者信息管理困境浮出水面

美国青光眼基金会（TGF）发布指南，指出患者在疾病长期管理中面临健康信息碎片化、记录混乱、医患沟通断层等现实障碍。文章未涉及新药或器械，而是聚焦患者端的信息整合痛点，提出结构化记录症状变化、用药时间与视力波动的实用方法，并强调将日常观察转化为临床对话的有效工具。该内容属于患者教育类产出，旨在提升疾病自我管理能力，而非临床诊疗路径更新。

连续过渡焦点技术的散光多焦人工晶体初步评估

该研究对一种采用连续过渡焦点技术的散光多焦人工晶体进行了初步评估，主要关注其旋转稳定性和屈光效果。结果显示，这种新型人工晶体在旋转稳定性方面表现良好，能够提供稳定的视觉质量。

NEI 构建眼细胞数字孪生，眼科研发范式面临重构

美国国家眼科研究所研究人员开发了关键眼细胞的数字副本，为研究细胞在健康及疾病状态下的组织方式提供了新工具。该技术主要针对年龄相关性黄斑变性，旨在通过数字化模型模拟细胞行为。这意味着未来药物研发可能减少对动物实验的依赖，转而利用计算模型预测疗效。目前该工具处于研究阶段，尚未应用于临床治疗，但为理解眼底疾病机制开辟了新的技术路径，有助于加速相关疗法的开发进程

NEI / NIH Research News

视网膜血管AI量化分析预测心血管风险

研究团队利用AI工具AutoMorph，从8467名40-70岁健康受试者的眼底照片中提取12项视网膜血管定量指标，涵盖动脉和静脉的密度、宽度、分形维数及迂曲度等。外部验证使用UK Biobank的16249例影像。结果发现动脉指标与血压、血脂、血糖、BMI及睡眠呼吸暂停参数显著相关，且能预测新发心血管事件。研究首次建立年龄与性别分层的视网膜血管参考值体系。

大语言模型生成高度近视考题能力评估

研究对比了ChatGPT-5.4、Gemini 3、DeepSeek、Kimi K2.5和Doubao五款公开大模型在高度近视领域生成单选题（MCQ）的能力。每模型完成60道题，共300题，覆盖基础理论、临床案例、诊疗决策及筛查随访四类内容。所有模型结构合格率均为100%，但关键答案准确率从95.0%（Kimi K2.5、Doubao）到100.0%（ChatGPT-5.4、Gemini 3）不等。专家评审发现各模型在干扰项质量与事实准确性上存在显著差异，需人工审核方可用于教学。

中浆患者斑块区脉络膜血管更丰富

研究纳入40名中浆患者共40只眼，通过吲哚青绿血管造影识别中期高荧光斑块（MPHP），再用频域OCT自动计算脉络膜血管指数（CVI）生成热图。分析发现，MPHP区域平均CVI为0.72±0.09，显著高于周边脉络膜的0.70±0.09；在CVI阈值0.75和0.90下，斑块与高血管密度区域存在空间富集关系。结果支持中浆病灶具有局部脉络膜高灌注特征。

FairEnc：面向青光眼检测的公平性视觉语言模型

研究团队提出FairEnc方法，通过联合优化视觉与文本编码器，实现对种族、性别、民族和语言等多重敏感属性的去偏。该方法在哈佛FairVLMed公开数据集上显著降低DPD和DEOdds指标下的群体差异，并在零样本和线性探针评估中保持强诊断性能；在私有FairFundus数据集上验证了跨域跨模态泛化能力。

单眼视矫正不总以优势眼为准

在2023年美国眼科学会年会上，Jay S. Pepose医生指出，单眼视（monovision）手术中将优势眼固定设为远视力眼的传统做法并不科学。他强调，术前确定的优势眼状态不能直接决定术后哪只眼承担远视或近视功能，因为双眼在引入不对称模糊后，原有的优势关系可能改变。该观点挑战了当前多数屈光手术医生的常规操作逻辑。

AI量化OCT层衰减揭示地理萎缩结构功能关系

研究基于两项III期临床试验（Chroma和Spectri）共1519例地理萎缩（GA）患者数据，利用AI自动分割OCT图像，计算ELM、EZ和RPE层的衰减面积，并与BCVA、低亮度视力（LLVA）、阅读速度及微视野检查结果关联。结果显示：中央1mm区ELM损失面积与BCVA显著相关（r=-0.46），而LLVA更关联3mm环形区EZ损失；微视野中暗点数量与ELM/EZ总损失高度相关（r=0.67）。研究证实GA中解剖损伤位置决定功能缺损模式。