近年來伴隨著醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)字化和信息化建設(shè)，“人工智能 + 醫(yī)療”的應(yīng)用模式越來越廣泛，在眼科醫(yī)學(xué)方面尤為突出。相較于傳統(tǒng)醫(yī)療語境，人工智能技術(shù)在多種眼病的早期篩查、診斷分期、治療建議等方面均表現(xiàn)出較高的準確性和敏感性，有效解決了醫(yī)生工作效率有限、醫(yī)療資源分布不均以及專業(yè)眼病醫(yī)生培養(yǎng)周期長等痛點，大大改善了常見眼病的診療現(xiàn)狀。

人工智能其作用本質(zhì)可以概括為：模擬人的思維與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運用高效算法從大量數(shù)據(jù)信息中挖掘規(guī)律，進而實現(xiàn)對表征現(xiàn)象的總結(jié)與解釋以及對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測與分析。

目前來看，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用達到了前所未有的高度，其中眼科以獨特的學(xué)科優(yōu)勢更是與人工智能碰撞出引人矚目的火花。但嬰幼兒眼科人工智能尚處于初級發(fā)展階段，其實際應(yīng)用仍然存在著許多局限性。

其一，機器學(xué)習(xí)方法僅能基于數(shù)據(jù)差異的訓(xùn)練輸出結(jié)果，難以給出疾病診斷的解釋與依據(jù)，短時間內(nèi)難以被醫(yī)生與患者接受，即具有“黑匣子”效應(yīng)；其二，不同檢查設(shè)備獲取圖片存在成色、分辨率、敏感度上的差異，這對人工智能技術(shù)的推廣造成了阻礙，同時影響了對準確性的評估；

其三，由于嬰幼兒群體的特殊性，絕大部分成年人眼病的人工智能模型無法直接應(yīng)用于嬰幼兒眼病，而往往嬰幼兒眼病的篩查難度較大，尤其是針對罕見眼病的診療研究難以收集足夠的訓(xùn)練集與驗證集數(shù)據(jù)，勢必影響模型的特異度與靈敏度；其四，人工智能應(yīng)用涉及的隱私保護問題、診療失誤責任承擔問題都有待解決。