近年来，随着计算机运算能力的提高、学习算法和架构的完善以及大数据的共享，人工智能(AI)辅助诊断技术在医学领域的应用取得了很大进展。在眼前节疾病的诊断方面，AI可对翼状胬肉、角膜病变、真菌性角膜炎等疾病进行辅助诊断，在圆锥角膜筛查、早期诊断和疾病管理中具有潜在应用价值；AI技术有望助力白内障远程医疗及优化人工晶状体计算公式；AI对前房角狭窄的诊断、房角关闭机制的识别、房角图片的质量评估、抗青光眼手术疗效的预测等方面均显示出良好性能。在视光学领域，AI在预测近视度数变化、预警高度近视的高危人群及角膜塑形镜验配、个性化角膜屈光术式推荐等方面有较好的表现。本文就AI在眼前节疾病诊断及近视诊疗中的作用、应用及局限性进行综述。
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人工智能(artificial intelligence，AI)是计算机科学的一大分支，自1956年首次被提出以来，在数据挖掘、图像识别、自然语言处理等方面发挥着很大作用。当前AI技术已广泛用于物联网、汽车工业、社交媒体等领域，并表现出稳健的性能，其在医疗行业也取得了极大进展[1]，AI可准确诊断并预测乳腺、消化道、皮肤等肿瘤患者的生存时间和疾病进展，对部分医学图像检测效率和识别精度可达到甚至超越专业医生水平[2,3,4]。临床医师对眼科疾病的诊疗需要借助于眼底照相、光相干断层扫描、眼底血管造影等大量影像资料，因此将眼科诊疗与AI相结合可有效提高诊断效率，解决医疗资源不足等问题。AI的应用研究多聚焦于眼后节疾病，目前，AI在糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy，DR)诊断、早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity，ROP)筛查、青光眼多模态检测等方面的研究已经逐步开展[5,6,7]。2018年4月，首个使用AI进行DR检测的医疗设备IDx-DR经美国FDA批准进入临床应用[5]，标志着AI在眼科领域的应用进入了新的阶段。随着AI研究的不断深入，近年来眼前节疾病及视光学领域的AI研究也取得了一定进展。本文对近年来AI在眼前节疾病及视光学领域的应用研究和医疗实践进展进行综述，侧重于AI在结膜病、角膜病、白内障、前房结构及近视诊疗方面的应用。
