综述：白内障手术的未来

这篇综述探讨了白内障手术（CS）未来发展面临的压力，涵盖技术、AI 应用等多方面进展。

　　

白内障手术现状与未来发展压力

白内障手术（Cataract Surgery，CS）是现代医学中极具成本效益且常见的手术。在全球范围内，每年美国约有 380 万例、欧洲超 430 万例、国际上超 2000 万例白内障手术被实施。凭借现代微切口技术和人工晶状体（Intraocular Lenses，IOLs）的发展，其视觉效果出色，英国国家眼科数据库研究显示，超 80% 无合并症的眼睛术后未矫正视力可达 6/12 或更好。

然而，全球范围内，视力受损和失明人数预计会增加，其中白内障是主要病因之一。全球视觉丧失的经济负担高达 4410 亿美元，解决白内障失明或中重度视力障碍（Moderate-to-Severe Visual Impairment，MSVI）覆盖缺口的成本为 88 亿美元。为减少全球白内障失明 / MSVI，CS 的未来发展面临诸多 “进化” 压力，包括提高手术可及性、增强可持续性、发展和引入新技术，以及融入人工智能。

提高白内障手术可及性的需求

在低中收入国家（Low/Middle-Income Countries，LMICs），白内障是导致失明（双眼视力 < 3/60）和中重度视力障碍（双眼视力 < 6/18）的主要原因。与高收入国家（High-Income Countries，HICs）相比，LMICs 受影响更为严重，撒哈拉以南非洲（Sub-Saharan Africa，SSA）和东南亚的失明 / MSVI 率比 HICs 高八倍。

LMICs 存在诸多限制白内障手术开展的因素，如服务意识差、用户费用和交通成本高昂、眼科护理设施和专业人员（Eye Care Professionals，ECPs）数量有限，尤其是在农村地区。不过，手动小切口白内障手术（Manual Small Incision Cataract Surgery，MSICS）为解决这些问题带来希望。其手术成本可低至 20 美元，手术时间少于 10 分钟，能实现高容量、可持续且经济有效的手术模式。研究表明，MSICS 术后效果良好，与超声乳化白内障手术（Phacoemulsification Cataract Surgery，PCS）相比，患者术后未矫正视力达 6/18 或更好的比例为 85%，手术时间更短、成本更低，且术后矫正视力相似，并发症发生率低。

此外，LMICs 白内障外科医生稀缺，特别是在 SSA，每百万居民中仅有 2.5 名眼科医生，而 HICs 为 76.2 名。造成这一现象的原因包括培训机构、设施和资金有限，以及 “人才流失”，即 ECPs 受国外高薪、优质教育和职业发展机会吸引而前往国外工作。为改善这一状况，LMICs 需要投资眼科培训项目，培养合格的 ECPs，HICs 或许可提供补贴以抵消人才流失的影响。同时，LMICs 还需提供有竞争力的薪资、更好的教育和职业机会，投资眼科护理，改善工作环境，以留住眼科医生。自 20 世纪 80 年代中期以来，SSA 通过培训临床官员和眼科护士成为非医师白内障外科医生（Non-Physician Cataract Surgeons，NPCSs），但 NPCSs 的生产力受工作环境限制。尽管如此，在某些情况下，NPCSs 的生产力可高达每年 1500 例，表明完善基础设施有助于实现高容量手术模式。不过，目前 NPCSs 的手术效果数据有限，还需更多研究确保医疗质量。

在 HICs，由于人口增长和老龄化、白内障相关疾病发病率上升、手术时机提前以及 COVID-19 大流行导致的积压，对 CS 的需求不断增加。这就要求提高手术效率。在英国国家医疗服务体系（National Health Service，NHS）中，通过时间和动作研究发现，支持外科医生的非眼科医生 ECP 数量、关键任务数量以及完成这些任务所需时间，会影响 CS 手术时间和患者在手术室的停留时间。基于此，确定了每 4 小时可完成 14 例手术的模式，若采用即刻顺序双眼白内障手术（Immediate Sequential Bilateral Cataract Surgery，ISBCS），手术量还可增加。NHS 中生产力最高的单位，员工休息时间最长，说明合理安排工作有助于提高效率。然而，NHS 的 CS 手术量虽有所增加，但主要依靠独立部门。目前，NHS 中 60% 的 CS 手术由独立部门承担，这引发了对满足 NHS CS 培训要求、NHS 眼科医生技能退化、手术排期未满、ECPs 流向独立部门以及 NHS 眼科单位财务不稳定等问题的担忧。若 NHS 能提高 CS 手术效率，有望依靠自身手术室容量和外科医生满足当前需求，但管理脱节、工作方式僵化、缺乏投资和基础设施陈旧等因素阻碍了这一目标的实现，未来 NHS 眼科单位可能需要更多自主权来解决这些问题。

提高白内障手术可持续性的需求

气候变化对全球健康构成威胁，医疗保健行业是温室气体（Greenhouse Gases，GHG）排放的重要来源，NHS 的碳足迹（Carbon Footprint，CF）占英国的 4.6%。手术因其能源密集型过程、资源消耗和废物产生，对 CF 影响较大，而 CS 手术频率较高，因此降低其 CF 至关重要。

在 HICs，超声乳化白内障手术的 CF 在 78.4 - 181.98 千克二氧化碳当量之间。研究发现，采购环节（包括设备供应链、药品和废物管理）占 CF 的一半以上，其余部分来自建筑和能源使用以及人员和患者的出行。而印度 Aravind 眼科医院通过高容量手术模式和重复使用手术设备及药品（如不更换手术服和手套、重复使用超声乳化针头、盒、管、金属刀片、套管、缝线，以及为多个患者使用围手术期药物），将 CF 降至 6 千克二氧化碳当量，且其眼内炎发生率仅为 0.01%。这表明 HICs 中一些导致高 CF 的强制做法可能并非必要。

针对医疗设备和药品对 CF 的贡献，研究人员正在探索手术器械、超声乳化盒 / 管 / 针头的安全可持续再利用策略，以及更具可持续性的药品策略。已有研究表明，重复使用超声乳化针头未发现超微结构损伤，可重复使用的超声乳化盒也具有有效性，还有无滴眼液白内障手术等新技术。未来，人工智能驱动的供应链有望通过优化 CS 设备和药品的制造、分销和采购流程，减少 GHG 排放。

IOL 包装重量较大，而镜片本身仅 1 克，大部分重量来自使用说明手册。一些制造商已采用电子提供说明的方式来减少 CF，希望未来所有 CS 设备和药品都能采用类似减少包装的策略。此外，还有软件工具可用于提高 CS 包装的可持续性，如欧洲白内障和屈光外科医生学会开发的 “白内障手术一次性用品可持续性指数” 软件，可对比包装与基准建议，突出可减少 CF 的设备更改。

为降低建筑和能源使用的 CF，提高 CS 手术效率至关重要。一些简单措施，如使用占用传感器在无人房间关灯、采用二极管照明、将每小时换气次数限制为 25 次且在 CS 开始前 30 分钟开启等，都有助于减少能源消耗。通过常规开展 ISBCS 提高手术效率，减少患者出行和预约次数，以及在社区提供术前和术后预约服务，可降低出行相关的 CF。在作者所在单位及许多其他单位，这些社区服务由经过认证的验光师提供，这可能成为未来的常态。而且，提高可持续性的策略往往也能节省成本，有助于推动更环保的 CS 发展。

新技术的发展与引入

机器人技术

在 CS 手术中，虽然手动技术能取得良好效果，但受生理限制，如手部震颤、触觉和深度感知局限等。未来机器人技术有望克服这些问题。飞秒激光（如 Keranova 系统）利用激光波前修改技术，创建具有多个聚焦点和形状的扫描光束，并进行能量阈值映射，可将白内障分解成 200-μm 的均匀立方体，无需超声乳化能量即可吸出。像眼内机器人介入手术系统（Intraocular Robotic Interventional Surgical System，IRISS）等机器人平台，可进行撕囊和晶状体皮质去除操作，结合实时光学相干断层扫描成像技术，还能实现晶状体囊抛光和晶状体摘除。这些创新技术预示着全自动机器人 CS 手术的可能性。机器人手术具有超精确的手术动作、微观实时成像和集成人工智能等优势，有望提高患者安全性和手术效果，甚至可能提高手术效率，使外科医生能同时操作多个系统，还有助于改善全球 CS 手术的可及性。

不过，机器人技术的引入面临挑战。开发成本需要回收，复杂系统实施后的维护成本也较高。该技术必须价格合理，满足当前和未来的可持续性要求，在保持成本效益的同时，提供更好的手术效果、患者安全性或提高手术效率。飞秒激光辅助白内障手术（Femtosecond Laser-Assisted Cataract Surgery，FLACS）因未达到这些要求，目前仅在私立部门使用。与 PCS 相比，FLACS 的手术效果相似，且额外成本无法抵消。

多焦点和调节性 IOLs

自 75 年前首例 IOL 植入以来，IOL 技术不断进步，如今 CS 手术不仅能恢复视力，还有多种具有复杂光学设计的 IOLs 可供选择。多焦点 IOLs 旨在实现远近视力无需眼镜，但由于其光学原理，不推荐用于存在其他合并症导致视力受损的眼睛，且可能出现对比度降低和视觉干扰（如光晕 / 星芒现象），少数情况下甚至需要更换 IOL。新型人工智能创建的非衍射螺旋设计 IOLs 可能减少视觉干扰，同时提供全视力范围，但目前尚未完全实现。

目前的 “圣杯” 是研发出能重现眼睛调节生理功能的调节性 IOLs，这样的 IOLs 有望在不损失对比度和减少视觉干扰的情况下实现无眼镜视力。过去二十年，已有多种调节性 IOLs 设计进行测试，但成效有限。现有两种主要设计类型，一种是填充在晶状体囊袋内的流体透镜，有无辅助折射透镜，通过睫状肌传递到晶状体囊袋的张力改变形状，如 Juvene、Fluidvision 和 OmniVu 透镜，初步研究显示其调节幅度在 2.2 - 4.0 屈光度之间；另一种放置在睫状沟内，依靠睫状体直接收缩实现调节效果，如已获得 CE 认证并正在进行多中心试验的 Lumina 透镜和 Opira 透镜。未来几年的临床试验将揭示这些透镜的疗效和生物相容性，或许会开启真正调节性 IOLs 的新时代。

眼药水替代手术

目前尚无获批用于治疗白内障的眼药水，但有多种化合物正在研究中，未来可能带来新的治疗选择。例如，甾醇类物质如羊毛甾醇（Lanosterol）被认为可减少白内障中的蛋白质聚集体，但实验室结果不一，且因其分子较大，局部给药受限。5 - 胆甾烯 - 3β,25 - 二醇（VP1-001）溶解性更好，已在小鼠实验中证明可清除白内障。抗氧化剂如迷迭香酸（Rosmarinic acid）和 N - 乙酰肌肽（N-acetylcarnosine）在白内障模型中显示可改善晶状体混浊。虽有少量使用 N - 乙酰肌肽的有限临床研究，且有非处方滴眼液，但还需更多证据支持其疗效。

人工智能与白内障手术

随着计算能力增强和大数据集的出现，人工智能在白内障手术中的应用日益广泛。它已被应用于糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼的管理，如今也在 CS 手术中发挥作用。

术前，机器学习和深度学习算法可基于前节裂隙灯图像或眼底图像变形识别白内障，还能检测角膜合并症。这使得在 LMICs 的偏远地区，技术人员也能进行白内障检测和风险分层。

人工智能辅助的 IOL 屈光度计算可整合眼部参数之间的复杂非线性关系。如 Ladas Super 公式结合现有公式和 4000 只眼睛的数据集进行深度学习，Kane 公式利用理论光学、薄透镜公式和 “大数据”，二者都比第三代或第四代公式更准确，预计未来人工智能公式将进一步提高屈光手术效果。

术中，基于人工智能的图像和视频分析系统可识别 CS 手术阶段、检测手术器械及其运动，为人工智能驱动的手术情境感知辅助、手术监测、手术时长预测、阶段检测和术中风险分层提供可能，有助于提高手术安全性和效率。

人工智能还推动了 “智能手术室” 的发展，具备视频管理系统、更好的连接性、复杂技术集成、手术设备 / 机器人控制以及器械跟踪和采购等功能。最近，有研究报道了眼动追踪机器人洗手护士的概念验证，未来可能为手术团队提供 “第三只手” 的帮助。

手术模拟器可加速技能转移、提高安全性，是手术培训的重要工具。未来，它可能用于所有等级外科医生的新手术培训、重新认证以及休假后重返工作岗位时避免技能退化，如同航空业一样。人工智能可通过评估器械路径长度、运动和时间，区分住院医生和资深医生，并对手术表现进行分层。未来，人工智能驱动的模拟器可能提供反馈、建立规范数据库，并与临床结果相关联。

术后，人工智能驱动的数据集成可整合术前、术中和术后数据，实现更精确的并发症和结果分析，提供更好的治疗效果和个性化医疗服务，例如帮助确定哪种 “高端” IOL 最适合个体患者。人工智能系统还可用于检测后囊膜混浊，帮助对患者进行激光后囊切开术的分诊，未来初级和二级医疗保健之间更好的数据集成将改善患者预约安排。

结论

白内障手术是一项非常成功的医疗干预措施。技术创新和人工智能的融入为其未来发展带来了光明前景。然而，提高手术的可持续性和增加未来的可及性仍是需要克服的挑战。在未来，通过不断优化手术技术、合理应用人工智能、改善医疗资源分配等措施，有望进一步提升白内障手术的效果，为全球更多视力障碍患者带来清晰的视野。