#便携诊断

眼震与眩晕诊断的AI与便携技术进展综述

该综述整合了1952至2026年间约50篇文献，聚焦AI分析、临床医学、便携硬件和远程医疗四大方向。研究显示，经典机器学习模型对眼震识别准确率达98.77%，深度学习模型可在普通智能手机RGB视频中实现与金标准视频眼动图相当的慢相速度测量。ARKit应用、3D打印护目镜等便携设备正提升基层可及性，但数据稀缺、环境敏感性和AI不可解释性仍是临床落地的主要障碍。