透過人工智慧分析眨眼細節，徹底改變乾眼診斷

乾眼症是一種常見疾病，會導致不適和視力問題。傳統的診斷方法可能是侵入性的且耗時。但現在，由於人工智慧 (AI) 的進步，診斷乾眼症變得更加容易和準確。

研究人員開發了一種新的非侵入性技術，利用人工智慧來分析眨眼模式。以下是其工作原理的簡單分解：

該創新系統在精心控制的照明條件下記錄眨眼視頻，以每秒 30 幀的速度捕捉鏡頭。然後，這些影片由深度學習模型進行處理，該模型分析眨眼模式、瞼間高度 (IPH) 和不自主眨眼 (IB) 頻率。該系統產生詳細的眨眼曲線，將 IB 與 DED 症狀相關聯，以幫助診斷。

結果表明，乾眼症患者不完全眨眼的頻率明顯更高。不自主眨眼的發生頻率和比例與乾眼症症狀和徵象密切相關。

這種新方法是非侵入性的，不會引起不舒服的手術。它可以快速提供結果，無需進行冗長的測試。 AI可以透過識別特定的眨眼模式精確檢測乾眼症狀，幫助醫生有效率地診斷乾眼症。

Reference: Zheng Q, Wang L, Wen H, Ren Y, Huang S, Bai F, Li N, Craig JP, Tong L, Chen W. Impact of Incomplete Blinking Analyzed Using a Deep Learning Model With the Keratograph 5M in Dry Eye Disease. Transl Vis Sci Technol. 2022 Mar 2;11(3):38.