29 EyeWorld Asia-Pacific | March 2025 ASIA-PACIFIC PERSPECTIVES AI在屈光手术的应用-我们不去找，就会遗漏。 人工智能（AI）通过提高诊断精度、预测患者结果和定制治疗计划，继 续重塑屈光手术。其变革潜力无可否认，但为了确保公平和安全的 患者结果，必须批判性地审视其应用过程中存在的局限性和挑战。 屈光手术中AI的固有偏倚和错误假设 AI系统容易出现固有的偏倚，主要反映了其数据源的局限性。人们 越来越担心数据的不足，例如几乎医学的每个方面都缺少男性与 女性之间差异的数据，这导致女性患者的诊断或治疗不足或过度， 导致更差的结果。眼科领域，儿童或发展中国家的人群特征属于弱 势群体，由于知情同意或可获得性问题，其现有的源数据可能有限。 例如，有效利用人工智能的力量来分析儿童亚群体中近视进展的风 险，需要人工智能基于适当的年龄、种族和性别数据进行训练，而不 是从成年人的数据中推断出来，这是由于儿童正在发育的视觉系统 存在额外的脆弱性，并且青少年的角膜也相对更脆弱。 我们必须尽一切努力在多样化且具有代表性的数据集上训练人工 智能算法，这些数据集能够准确反映正在接受诊断或治疗的患者群 体的人口统计学和自身特征。然而，在世界上资源匮乏的地区，可能 很难获得这些数据集，并且由于不准确的诊断和治疗建议，出现医 疗结果差异加剧的风险更高。作为屈光手术医生，我们以践行精准 医疗为荣；我们面临的光学挑战要求我们必须做到这一点——相应 地，我们也必须要求我们的人工智能工具基于尽可能准确的数据， 这意味着要尽可能快速且严谨地获取数据。如果没有做到这一点， 人工智能可能会无意中优先考虑针对大多数人群优化的治疗策略， 而忽视边缘群体的独特需求。这可能导致角膜扩张风险评估的差 异，或者那些参数位于大多数人群数据参数范围以外的患者出现有 害的术后视觉结果。解决这一问题需要有意识地纳入更具代表性的 数据集，并持续在多样化患者群体中验证人工智能系统。 随着AI的采用，临床医生的技能可能会下降 医学艺术只有通过经验才能得到完善，而经验只能靠病例数随时间 推移的增加而增长。此外，临床医生在综合考虑遗传、生物、环境、心 理和社会经济因素方面具有独特的优势，这些因素对屈光手术的视 觉结果有重要的作用，尤其是在患者满意度方面。屈光手术的心理 管理或许与诊断和治疗本身同等重要，而临床医生的人性判断、同 理心以及临床专业知识至关重要。生物系统本质上是复杂的，AI当然 可以用于大规模的数据处理、增强和完善诊断和治疗能力，但临床 医生的明智判断仍然至关重要。此外，如果AI判断出错并造成伤害， 应该由谁负责？是软件公司、医生还是诊所？必须有明确的规则来避 免混淆并保护患者的安全。最终，手术医生的角色将是解释、证明和 阐述AI所呈现的选项，而这只有通过经验才能完善——没有经验，患 者的安危可能会受到严重威胁。 AI和我的眼睛——设计师的梦想 角膜和晶状体光学特性的不匹配可能是引起屈光手术不满的最大 来源，而屈光并发症由于相对罕见，仅仅是次要的来源。A“I 定制”设 计或分配完美的老视矫正方案的潜力是非常真实的，需要多方协作 努力——诊断专家、晶状体制造商、激光制造商等。我们知道光学定 律是基本的且不可改变的；AI并不是要取代它们。然而，AI可以也应 该在管理用于设计和改进人工晶状体或激光矫正模式的数学和物 理模型之外的外部参数方面发挥补充作用。然而，这需要制造商提 供一定程度的透明度，而遗憾的是，制造商往往不愿意披露他们的 专有技术。那么，必须提出的问题是——工业界真的准备好团结起来 完成这个使命了吗？ 编者按: Dr. Tanya Trinh声明没有相关经济利益。 Tanya TRINH, MD Cornea, Cataract and Refractive Surgeon, Mosman Eye Cente, 1A Effingham Street, Mosman, 2088 tanya.trinh@gmail.com 屈光手术
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