斜视是常见眼科疾病，不仅影响外观，还可能损害双眼视觉功能并带来心理社会影响。传统斜视诊断和手术规划高度依赖专科医生经验，在基层筛查、定量评估和复杂病例决策中仍面临一致性和可及性挑战。近日，北京大学人民医院王乐今教授团队在《科学通报》发表了题为“从临床经验到人工智能：斜视数字化诊断与智能手术规划系统的研究进展”的综述，系统梳理人工智能、深度学习、眼动追踪、移动端筛查、生物力学建模和虚拟现实等技术在斜视诊疗中的应用进展。
图1 从临床经验到人工智能的斜视数字化诊疗体系框架
研究背景
斜视诊疗的关键在于准确判断斜视类型、偏斜角度和患者个体特征，并据此制定治疗和手术方案。三棱镜加交替遮盖试验是临床常用方法，但检查结果可能受到检查者经验、患者配合、光照环境和注视状态影响。不同地区眼科医疗资源差异较大，也使得早期筛查和规范转诊存在现实困难。随着医学图像分析和数字健康技术的发展，人工智能有望为斜视诊疗提供更客观、可量化和可追踪的辅助工具。
研究内容
本综述指出，目前斜视数字化诊断主要形成了三条技术路径。第一，基于静态图像和视频的深度学习方法，可从面部照片、眼部图像或遮盖试验视频中识别眼位异常、进行斜视分型并估计偏斜角度。第二，眼动追踪技术能够连续记录双眼运动轨迹，尤其适合观察间歇性斜视和双眼协调异常。第三，智能手机和嵌入式设备为基层筛查和远程随访提供了低成本、便携化选择，有助于推动筛查能力下沉。
在智能手术规划方面，机器学习回归、多任务学习、角膜光反射照片分析、生物力学建模和虚拟现实模拟等方向正在快速发展。这些技术尝试从术前偏斜角、眼位图像、临床变量和眼外肌力学信息中学习与手术肌肉选择、手术量设计和术后效果相关的规律，为医生提供辅助参考。作者强调，现有人工智能模型应被定位为临床辅助工具，而非替代专科医生的独立决策系统。
综述同时对当前研究的不足进行了批判性分析。多数研究仍基于单中心、回顾性或内部验证数据，复杂斜视类型、再次手术病例、垂直和旋转偏斜等人群代表性不足。不同研究之间的数据采集流程、参照标准和评价指标不统一，也限制了模型性能的横向比较。未来应建立标准化多模态数据库，开展多中心前瞻性真实世界研究，并在模型可解释性、长期预后预测、责任边界和医疗器械监管方面形成更清晰的规范。
本文作者为苗泽群主治医师、王文思教授和王乐今教授，通讯作者为王乐今教授；作者单位包括北京大学人民医院眼科、眼病与视光医学北京市重点实验室、北京大学医学部眼视光学院和北京工业大学信息科学技术学院。文章得到了国家自然科学基金项目（31427801）的支持。
文章信息
苗泽群，王文思，王乐今. 从临床经验到人工智能：斜视数字化诊断与智能手术规划系统的研究进展. 科学通报, 2026.
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