在近视已成为影响我国儿童青少年健康“顽疾”的今天柳荷投资，如何在其发生前进行精准预警和有效干预，是全社会关注的焦点。近日，一项来自北京大学人民医院眼科的创新研究，为这一难题带来了突破性的解决方案。该研究首次将前沿的扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT）技术与人工智能（AI）深度结合，成功实现了对未近视儿童眼底脉络膜结构的高精度、自动化定量分析，并揭示了其与眼轴长度、瞳孔直径的关键关联，为构建下一代近视风险智能预警系统奠定了坚实的基础。
直面挑战：为何要关注“未近视”儿童的眼底？
近视并非一日形成。在视力表上的数字尚未发生变化前，孩子的眼球内部可能已经悄然发生了关键的生理改变。其中，脉络膜——位于视网膜和巩膜之间、富含血管的一层组织，被学界认为是窥视近视发生发展过程的一扇重要“窗口”。
“脉络膜就像视网膜的‘后勤保障系统’，负责供氧和营养。近年研究发现，它更是一个重要的‘信号中转站’，通过厚度与血流的变化，参与调控眼球的生长，从而影响近视的进展。”本研究的主要研究者，北京大学人民医院的王凯教授解释道，“然而，在儿童，尤其是尚未近视的儿童中，脉络膜有何特征？哪些因素会影响它？这些问题此前因技术所限，研究甚少，是一片亟待探索的‘无人区’。”
传统上，对脉络膜的测量严重依赖医生手动在图像上勾画，此过程不仅耗时耗力，且结果易受主观影响，难以在大规模人群筛查中应用。正因如此，北京大学人民医院的研究团队决心另辟蹊径，将希望寄托于正在重塑各行各业的人工智能技术。
技术破局：AI+SS-OCT，开启“慧眼”识脉络膜
本研究最大的亮点在于柳荷投资，研究团队利用SS-OCT设备对83名5-12岁未近视儿童进行黄斑区高分辨率扫描，随后将图像“喂”给AI模型。
“我们的AI模型，就像一位不知疲倦、且拥有‘火眼金睛’的超级医生，能够在海量的OCT图像中，瞬间精准识别出脉络膜的上下边界，”论文作者卢宇畅形象地介绍道，“它不仅速度快，更重要的是一致性和精准度极高。”
基于这套强大的AI工具，研究团队得以首次系统、全面地绘制出未近视儿童黄斑区脉络膜的“全景图谱”，精确量化了脉络膜厚度（CT）、血管面积（LA）、基质面积（SA）、总面积（TCA）以及反映血管密度的核心指标——脉络膜血管指数（CVI）。
重要发现：描绘未近视儿童脉络膜“地图”，锁定两大关键因素
通过AI的精准测量，研究取得了一系列具有重要意义的新发现：
发现脉络膜分布“地形图”：研究首次清晰揭示，在未近视儿童中，脉络膜并非均匀分布。其鼻侧区域最薄，血流分布也最少，而上方、下方和颞侧则相对较厚。这张标准的“地形图”为未来判断个体是否偏离正常轨迹提供了重要参照。
锁定影响核心区域厚度的两大关键因素：黄斑中心凹是视觉最敏锐的区域，其下方的脉络膜厚度（SFCT）备受关注。通过先进的统计模型柳荷投资，团队发现，在未近视儿童中，SFCT与瞳孔直径呈正相关，与眼轴长度呈负相关。即，瞳孔越大、眼轴越短的儿童，其中心凹下的脉络膜越厚。多因素分析进一步确认，瞳孔直径和眼轴长度是影响SFCT的独立相关因素。
“瞳孔直径可能与入眼光量调节有关，进而通过复杂的神经体液机制影响脉络膜血流与厚度；而眼轴越长，脉络膜组织则可能被机械性地拉伸变薄。这两大发现为我们理解眼球正视化发育及近视初启的生理机制提供了全新的线索。”论文作者徐琼对研究成果的深层含义进行了解读。
未来展望：从精准测量到智能预警，构筑近视防控新防线
此项研究的价值远不止于学术发现。它更重要的贡献在于，成功验证了一条将先进成像技术与人工智能相结合，实现高效、客观、可规模化的儿童眼健康筛查与监测的全新路径。
“想象一下，在未来，孩子只需进行一次快速的SS-OCT检查，AI系统就能在几分钟内生成一份详细的‘脉络膜健康报告’，其中包括其各项参数在与同龄正常儿童对比中所处的位置，”王凯教授展望道，“如果系统通过纵向随访，发现某个孩子的脉络膜正以异常速度变薄，即便他尚未近视，我们也能及时发出风险预警，并采取针对性的干预措施，真正做到‘防患于未然’。”
这意味着，近视防控的关口得以大幅前移。从传统的“发现近视后再矫正控制”，转向“预测风险并提前干预”，这将是理念上的巨大飞跃。
结语
北京大学人民医院的这项研究，是医工交叉、人工智能与临床医学深度融合的一次成功典范。它不仅填补了未近视儿童脉络膜参数研究领域的空白，更以其前瞻性的视角，为儿童近视防控事业点燃了一盏指向未来的明灯。随着后续研究的深入和数据积累，基于SS-OCT与AI的智能预警模型有望成为守护儿童视觉健康的标配工具，为无数家庭点亮一个清晰而“睛”彩的未来。
文章信息
卢宇畅，徐琼，李雪薇，等。基于人工智能的脉络膜图像自动分割与定量分析在未近视儿童中的应用 . 科学通报, 2025
https://doi.org/10.1360/CSB-2025-5100
https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5100.
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