综述：人工智能在视觉科学中的影响：进展、新兴趋势、数据领域量化及关键空白的系统性综述

　　本综述系统分析AI在视觉科学中的应用趋势，揭示其发展高度集中于图像分析领域（如OCT、FA），而在白内障等疾病研究中相对滞后；文章指出数据标准化不足、伦理问题及临床效用有限等关键障碍，并提出多模态AI和生成式AI有望推动跨领域整合，实现从模式识别向机制解释的跨越，为精准诊断和个性化治疗提供新方向。

　　

文献检索方法

本研究基于PubMed数据库，针对糖尿病视网膜病变（DR）、年龄相关性黄斑变性（AMD）、青光眼和白内障四大眼病，系统检索了35年间超过10万篇文献的元数据。通过美国国家医学图书馆的医学主题词（MeSH）体系，构建了视觉科学研究的四大领域分类框架：生物模型、临床结局、图像分析和分子图谱。采用定制化检索策略与人工验证相结合的方式，量化人工智能（AI）在各领域的渗透趋势。

AI在视觉科学中的指数级增长

自1990年代起，AI技术开始萌芽于视觉科学领域。早期代表包括用于解读视野检查（VF）的OCTOSMART算法和基于模糊逻辑的糖尿病视网膜病变治疗策略优化系统。按五年区间统计显示，AI相关文献占比从最初的不足0.1%增长至近年的超过10%，呈现超指数增长态势。这一趋势与计算硬件革新、算法突破及大规模数据集涌现密切相关，尤其受益于图像分析技术从其他学科领域的迁移应用。

研究领域间的显著不平衡

分析发现AI应用高度集中于图像分析领域（如光学相干断层扫描OCT、荧光血管造影FA、眼底成像），而分子图谱（如基因组学、蛋白组学）和生物模型（如动物实验、细胞模型）领域的AI整合程度显著偏低。在四大疾病中，白内障研究的AI应用进度明显滞后，可能源于其影像特征相对简单、临床诊断标准成熟度高，以及AI增值效益不明显等因素。

技术推广的核心障碍

多重因素制约着AI在视觉科学中的深度整合：其一，数据标准化缺失导致模型泛化能力受限，例如不同设备生成的OCT图像存在显著差异；其二，复杂数据结构（如多模态医疗记录、时空序列数据）对传统算法构成挑战；其三，小样本数据和标注资源匮乏阻碍模型训练；其四，伦理争议（如患者隐私、算法透明度）尚未完全解决；其五，部分场景下AI性能未显著超越人类专家判断，难以证明其临床替代价值。

多模态AI与生成式AI的突破潜力

研究指出，整合多源数据（影像学指标、遗传信息、临床病史、行为特征）的统一风险评估框架可能是未来方向。多模态AI能融合结构化测试结果与辅助数据，生成综合风险评分；而生成式AI有望合成稀缺数据样本，解决小数据集训练问题。这种跨域整合有望实现早期诊断、个性化治疗和医疗成本控制的三重目标。

从模式识别到机制解析的范式转型

当前AI应用多数停留在疾病检测层面的模式识别，而未能深入揭示疾病机制。未来需推动AI向解释性、机制型分析转型，例如通过整合分子图谱与影像特征解析AMD的发病通路，或结合临床结局数据反推青光眼进展的生物学驱动因子。这种转型要求开发可解释AI（XAI）工具，并建立跨学科合作生态。

监管与临床转化的现实挑战

截至研究时，仅有IDx-DR、EyeArt、AEYE Health等极少数AI算法获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准上市，绝大多数研究仍处于概念验证阶段。数据异质性和算法偏见是制约临床推广的核心瓶颈。建议资助机构优先支持数据标准化平台建设、跨中心协作项目及伦理框架制定。

结论

AI在视觉科学中的发展呈现爆发式增长，但存在显著领域不平衡和技术应用浅表化问题。通过推动多模态数据整合、生成式算法创新和可解释AI发展，有望实现从辅助诊断到机制洞察的跨越，最终构建具有临床普适性和生物学洞察力的新一代视觉健康工具。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本研究的财务利益或个人关系。

生成式AI使用声明

研究团队在文稿整理阶段使用了ChatGPT 4o进行辅助编辑，主要用于优化表述结构与语言精炼。所有AI生成内容均经过作者严格审核与内容验证，作者对全文学术内容承担全部责任。