2026年1月8日至10日，由复旦大学附属眼耳鼻喉科医院主办的第十四届“海上之光——关爱近视·微笑”学术交流会在上海西岸国际会展中心举办。会议期间，医脉通有幸邀请到复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科副主任医师陈志教授，围绕AI辅助验配OK镜在临床应用中的优势与挑战深入讨论。
陈志教授在海上之光会议现场接受医脉通采访
此前，陈志教授团队研发了一款AI辅助CRT镜片适配模型。该AI模型基于OK镜佩戴后的理想角膜地形图结果，预测角膜屈光治疗（CRT）镜片的所有参数，以提高验配效率和精确度。在实际临床应用中表现出优于传统方法的准确性与可靠性，尤其适用于双轴设计镜片的参数优化[1]。
AI预测参数与最终订购参数之间无显著差异（p > 0.05），而常规方法推荐的某些参数（如水平和垂直返回区深度RZD1、RZD2）显著低于最终订购值，水平着陆区角度LZA1则显著高于最终订购值。
AI预测参数与最终订购参数之间存在显著相关性，特别是RZD2、LZA1和总镜片直径TD的相关系数在AI模型中高于常规方法。
综合AI模型和简化AI模型在预测准确性上均优于常规方法，尤其在RZD2、LZA1和TD参数上。
提高验配效率：AI辅助验配方法减少了试戴次数，降低了镜片污染和交叉感染的风险，提高了患者和医生的满意度。
优化治疗效果：AI预测的镜片参数更有可能实现理想的角膜地形图结果，从而优化近视控制效果和视觉质量。
开发辅助工具：研究还开发了一款桌面插件软件，输入基本参数后即可生成CRT镜片参数推荐，便于临床应用。
该研究还配套开发了桌面插件软件，可实现快速参数推荐，提升了临床操作效率。
医脉通：您认为AI辅助验配OK镜，对于验配师而言，在工作效率、验配精准度方面会实现哪些显著性的提升？
陈志 教授
复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
AI辅助验配OK镜的核心优势在于数据驱动。基于大量临床数据构建，人工智能通过对成功或失败案例的充分学习，建立起患者参数与理想验配方案之间的关联。当输入患者的屈光度参数和已被验证成功的角膜塑形镜参数后，AI模型能够推荐最佳验配参数。
从理论上讲，即使零基础的验配者，借助人工智能模型和基础检查，也能获得相对靠谱的专家级参数。这一过程简化了传统验配的复杂决策流程，将专业经验转化为可复制的算法逻辑，有望显著提升验配效率与一致性。尤其在高强度工作环境下，AI辅助能够为验配师提供可靠的参考依据，减少因经验差异导致的验配波动。
医脉通：您觉得AI辅助需要克服哪些问题？
陈志 教授
复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
人工智能的"黑箱"特性是其临床应用的主要局限。AI虽能输出参数建议，但无法解释这些参数为何有效，也无法阐明其背后的病理生理机制。对于年轻医生而言，如果人工智能给出离谱的参数，而他们又没有足够的验配经验来分析问题所在，就会陷入困境。医疗决策的最终责任在于医生而非算法，这意味着医师必须理解并能够解释自己的处方选择。虽然我所在的医院已开发人工智能模型并投入临床应用，但不鼓励缺乏经验的年轻医生完全依赖AI进行验配。原因也很简单：出现问题的时候年轻的医生通常不知道如何解决。AI可能出错，哪怕概率很小，一旦发生治疗决策的失误，后果无法承担。
经验不可替代，明确AI“助手”定位
陈志教授认为，在OK镜验配中，人工智能是辅助工具而非替代方案。年轻医生仍需要通过传统试戴配法积累经验，在大量试错过程中理解参数调整对验配效果的影响。这种经验先行，技术辅助的培养路径，可以确保医师具备独立分析与解决问题的能力，在遇到复杂病例或异常情况时能够做出正确的治疗决策。因此，AI在OK镜验配中的应用应定位于"专家助手"，而非"新手导师"。它能够帮助经验丰富的医师提高工作效率，但不能替代临床经验与专业判断的积累过程。在可预见的未来，人机协同而非机器替代，才是眼科医疗智能化发展的健康路径。
陈志 教授
副主任医师、副教授、硕士生导师
复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科副主任医师
复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科接触镜和近视防控中心主任
中国健康促进与教育协会眼健康分会秘书长
中国民族卫生协会眼科学分会视光专家委员会副主任委员
上海市医学会视光学分会青委副主任委员
医学参考报青年编委会副主任编委
青年眼视光医师联盟理事长
国际角膜塑形镜与近视控制学会资深会员（FIAOMC）
美国角膜接触镜协会会员
中国眼视光英才计划“明日之星”
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