追光前行者｜在顯微鏡與算法之間，技術正為視界“添光”

2017年2月，基于深度學習算法，中山大學中山眼科中心建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”，并于兩個月后，設立了全球首個眼科“人工智能門診”。10月，CC-Cruiser人工智能平臺便被評為全球醫學界的11大AI事件，列入IEEE Spectrum的“AI vs Doctors”專題¹。

從白內障超聲乳化聯合人工晶體植入術，到精準屈光性白內障手術的術式創新；從眼科專家級的AI門診，到精準捕捉語言前嬰幼兒視覺損傷的嬰幼兒視功能人工智能評估系統……始于“患者需要什么”的數字化診療革命，讓白內障等眼科疾病的診療迎來劃時代突破，技術正成為患者看見精彩世界的“第三只眼”。

技術鑿開裂縫，讓光抵達未盡之需

“懂醫療知識，能夠幫助到很多人?！绷趾铺韺τ趯W醫的信念，源于父親當年做醫生為鄰里百姓治病之時。目睹基層醫療技術的相對匱乏，和老百姓對優質醫療資源的渴求之后，他比同齡人更早意識到了醫療資源供需之間的矛盾，也真正感受到了普及、提升醫療服務為全社會帶來的福祉。

1999年，林浩添以優異的成績考入中山醫科大學（現中山大學中山醫學院）時，眼科學已是其中最好的專業之一?！靶⊙劬?、大世界”，在他看來，眼病不僅能折射出動脈、神經組織等全身器官系統的很多問題，還直接影響到患者對世界的感知。于是，他毅然投身眼科學領域，希望能夠實實在在地幫助到每一位有需要的患者。

在白內障領域，成人白內障手術相對比較成熟，但嬰幼兒先天性白內障的治療一直是世界級難題。“兒童眼部發育尚未完成，其解剖結構、特點與成人差異較大，手術難度大、風險高，且并發癥多。”中山大學中山眼科中心主任、醫院院長林浩添教授介紹道。在中國，先天性白內障患病率約萬分之五，致盲率為22%-30%²。一旦患病，將對孩子的一生，乃至家庭生活造成巨大影響。

“從患者需求出發，尋找技術來解決問題”始終貫穿在我國白內障診療的臨床一線：攻破技術難關，集社會之力，滿足患者未盡之需。

圖/中山大學中山眼科中心主任、醫院院長林浩添

在中國白內障微創手術開創者——劉奕志教授帶領下，林浩添教授與團隊成員持續攻關先天性白內障臨床技術，經過數年努力，終于在2016年迎來了突破性發現——通過創新的超微創白內障手術保存晶狀體赤道部的內源性干細胞及其微環境，術后原位再生出功能性晶狀體，成果以原創論文發表于《Nature》雜志，引發國際廣泛關注，同年底，該研究被《Nature Medicine》評為“2016年生命醫學的八大突破性進展之一”。

這是中國團隊主導的研究成果首次獲此殊榮，不僅為全球先天性白內障治療提供了全新策略，也開辟了組織再生及干細胞臨床應用新方向。

當晶狀體原位再生成功應用于先天性白內障的臨床治療，一位位嬰幼兒患者獲益于這一全球突破性技術，真正“看見”自己降臨的這個新奇而美好的世界。

“醫生一直都在改變，診療能力是一個不斷進步的過程，不僅是理念的更新，技術的提升，從年輕醫生到中堅力量，得越來越從更高的站位去考慮整個學科或領域的發展?！绷趾铺肀硎?，把握需求、追求技術，不斷解決更難的問題，不僅是專家和團隊努力的目標，也是整個醫院、醫療體系的目標。

從患者需求出發，技術不再是冰冷的代碼，而是解決問題的光。醫學與技術的深度融合，也許正是光透進來的地方。

AI賦能技術，智能診療“飛入”尋常百姓家

“如果足夠老，幾乎每個人都會（出現）白內障?！狈e累多年臨床工作經驗的林浩添愈發體會到眼科疾病的普遍和現實診療的痛點——大部分基層醫療機構沒有專業的眼科診療力量，三甲醫院眼科則患者扎堆。

曾把計算機作為高考第二志愿的林浩添，憑借對前沿技術的興趣與好奇，從人工智能（AI）中找到突破口，他和團隊率先開展了人工智能在白內障診療中的探索。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單來說，就是用機器代替人眼來做測量和判斷?！?/span>AI視覺的原理是通過理解人類視覺實現，而我們一直在跟人類視覺打交道?！毖劭埔渤蔀楦缣剿鲬脵C器視覺等人工智能前沿技術的學科之一。

作為中山大學中山眼科中心人工智能學科帶頭人，林浩添早已默默將人工智能引入臨床診療。2016年，通過與西安電子科技大學劉西洋教授合作，利用深度學習算法建立模型，二人創建了全球首個人工智能白內障診療云平臺CC-Cruiser系統——它能夠以云服務的形式，輔助醫生完成先天性白內障的診斷、風險評估，并提供治療建議。同年5月，全球首個眼科人工智能門診在中山眼科中心開診。

“早期白內障無法直觀看出來，需要通過顯微鏡和檢查設備把細微的改變拍出來再看?！?/span>AI白內障診療不僅大大提高了白內障早期篩查的準確率，也使得醫生能夠更早介入，提前進行防治。

圖/林浩添為患者檢查

在多數人對AI技術的真實世界應用持懷疑態度時，AI眼科醫生正走入尋常百姓家，也標志著我國智能眼科開始邁入新的階段。

“一年約3萬臺白內障手術，每一臺都是顯微鏡高清錄像，‘喂’給人工智能模型進行學習?！绷趾铺磉M一步解釋，AI會在術中實時監控并提前警示風險，能有效避免傳統考核中的主觀偏差；AI學習結果能夠應用在年輕醫生的臨床教學中，判斷操作水平、進行相應指導，也為醫療培訓注入新的活力。

多方持續深度學術與實踐交流，正在推動著數字化診療的臨床應用。如顯微鏡基于EMR和設備連接、數據傳輸等技術，帶來更精細的圖像顯示，助力實現手術可視化與診療互聯，實現了從診所到手術室的連接，提高診療效率和結果。

在嬰幼兒的眼疾診療領域，利用數字化診療技術早發現、早干預，更顯得尤為關鍵。由于嬰幼兒表達能力還未完善，無法很好地配合現有視功能檢查，如果發生眼病，難以及時干預治療，從而導致患者長達幾十年低視力甚至致盲，將給家庭和社會帶來沉重的負擔。國家疾控中心數據顯示，全國5000萬0-4歲嬰幼兒中，眼病發病率超過9%。研發嬰幼兒視功能篩診技術，以對視功能損傷及相關眼病進行早篩早治，是一個亟待解決的公共衛生問題。

依托中山大學中山眼科中心“兒童白內障之家”對兒童白內障的數據共享和標準化研究，歷時8年，林浩添和團隊聯合移動醫療及人工智能技術，前瞻性采集來自3652名嬰幼兒的超過2500萬幀注視行為，構建了全球首個嬰幼兒視功能損傷手機智能篩查系統，多項AI技術陸續得以開發應用，涵蓋兒童白內障風險預測、篩查、診斷、治療以及長期隨訪等全病程管理。

現在，在智能手機應用終端即可實現嬰幼兒視功能的居家篩查：只要看3分鐘動畫，就能檢測16種常見致盲眼病，準確率達85.9%。2023年1月，該系統正式上線，目前已全部免費提供給家長使用?！斑@就是一個數字化技術的介入過程，讓普通人能夠應用技術，把健康掌握在自己手里?！?/span>

從診療過程的數據信息化，到深度模擬醫生診斷思維，利用人工智能技術輔助醫生，推進數字醫學高質量發展，林浩添認為，包括AI在內的數字化，其意義不僅是門檻降低、成本降低，更重要的是將應用范圍變得越來越廣、準確率越來越高。

醫療技術的普惠，正是光在另一種意義上的普照。這種從需求出發不斷創新的精神，正推動整個眼科診療模式向著更高效率、更高精準度的方向邁進，也正培養更多會操作前沿技術設備、探索突破性創新應用的醫療力量。

數字化診療，眼科新生態成就新“視界”

數字化浪潮下，眼科診療正打破學科和技術合作的邊界，一個全流程、全場景的眼科數字化診療新生態正在被構建。

眼底手術的精度曾是醫生實操的極限挑戰——復雜精細的眼部結構，薄如蟬翼的視網膜和晶狀體囊膜——微米級偏差都可能導致視功能損傷和并發癥風險。傳統手術依賴醫生數萬次操作積累的肌肉記憶，在顯微鏡視野下操作，而人手先天存在約100微米且無法克服的生理性震顫。

如今，數字化技術的跨界應用正重塑這場人類極限的"微觀戰爭"：隨著眼科手術機器人輔助系統的發展迭代，基于AI技術的引導系統如同為醫生裝上"透視眼"；穩定系統讓僅存于理論之中的高難高危眼底手術成為現實；5G遠程操控系統甚至能讓專家在千里之外完成微米級眼科手術……前沿技術設備不僅突破了醫者的生理和時空桎梏，更讓上自九十多歲高?；颊?，下至嬰幼兒孩童都能平等觸達這份"微米級的生命奇跡"。

  圖/林浩添正在進行手術

2023年6月，中山大學中山眼科中心聯合中山大學計算機學院等跨界團隊在海南省眼科醫院完成了全球首例5G遠程微米級眼科手術，精密程度相當于將藥物精準地打入頭發絲，機器人自此延伸成為眼科醫生“更穩的手”?！叭恳淮涡猿晒?，沒有并發癥，手術效果安全穩定?！睌底只\療正極大地推動醫療資源的下沉，促進醫療服務的普及與均衡發展。

“兵無器不利”，醫療領域的數字化促進了醫療設備的革新，眼科顯微鏡設備可以支持醫生通過3D眼鏡查看立體成像，在顯示器上觀察顯微鏡內的手術細節，輔助醫生在手術中進行可視化手術操作和規劃。去年進博會上，新一代超聲乳化和玻璃體切割一體化手術系統問世首展，同時生物測量儀可通過圖像引導技術，以端到端的設備連接，以期幫助白內障和屈光患者獲得良好的治療結果。

林浩添相信，伴隨數字化進程的快速發展，眼科診療還將繼續乘風破浪，加速變革?！拔覀冏鳛橐痪€工作的醫生，是醫療需求的提出方，也是技術教育和應用的評價方，從而形成一個完整閉環。在這個過程中，有更多懂需求、懂醫療的多方力量協同參與，才能融合得更好，對患者、醫生、社會都有益?！?/span>

高速更迭的算法、科技，已被注入人類對于完美、清晰視覺空間的寄托、希冀和期待。當越來越多的白內障患者能夠在每個清晨迎接新的曙光，每一位嬰幼兒能夠“看見”他們降臨的這個世界，像林浩添一樣找尋新路徑、撥開舊“迷霧”的追光者們，終將收獲“讓eye無礙”的價值認同——用科技與人文相融并濟的診療成就眼健康的新生態，讓更多人有機會選擇一個新“視界”。

（如需了解更多診療信息，請咨詢醫療衛生專業人士。）

參考資料：

1.EEE Spectrum, Volume: 54, Issue: 10, October 2017. DOI: 10.1109/MSPEC.2017.8048826

2.眼科學（第9版），第1版，978-7-117-26667-3. https://ccdas.pmphai.com/appdisease/toPcDetailsessionId=&knowledgeLibPrefix=disease&id=0001AA100000000EM2K1