image: 该图展示了七种量化指标的受试者工作特征（ROC）曲线分析结果。其中，晶状体平均密度（紫色曲线）表现最为突出，曲线下面积（AUC）达 0.975（95% 置信区间：0.969–0.981），显著优于综合密度（AUC = 0.860）、面积大小（AUC = 0.575）、最大及最小亮度等其他指标。以 68.66 为最佳截断值（约登指数 = 0.83）时，该指标对白内障的诊断敏感性达 88.5%，特异性达 94.4%。该结果证实，从常规 IOL Master 700 扫描中提取的自动化平均密度指标，可作为高准确度白内障筛查的客观生物标志物。 view more
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白内障是全球首位可预防致盲眼病，但临床评估仍主要依赖主观性较强的裂隙灯检查。北京大学人民医院研究团队开发了一种自动化方法，将常规术前眼部扫描转化为客观的白内障生物标志物。
该研究发表于 Medicine Plus，介绍了一种基于 Python-OpenCV 的流程，可从标准 IOL Master 700 扫频源光学相干断层扫描图像中提取"晶状体平均密度"。在对 1906 只眼的验证中，该自动化指标展现出卓越的诊断准确性（曲线下面积 AUC = 0.975），并与临床 LOCS III 核性混浊标准高度相关（Spearman ρ = 0.804）。不同技师、不同时间点的重复性均极佳（组内相关系数 ICC > 0.92）。
研究的核心进展在于发现了眼轴长度分层的白内障表型。在眼轴 ≥26 mm 的高度近视参与者中，核性白内障占主导地位（83.21%，而非高度近视组为 39.83%），且发病年龄更早。两组的危险因素谱亦不同：非高度近视眼的核心预测因子为前房深度和晶状体厚度；而在高度近视眼中，眼轴长度和角膜白到白距离成为主要指标。值得注意的是，在高度近视组中，晶状体厚度每增加 1 毫米，白内障风险升高约 7 倍。
由于 IOL Master 700 已是白内障门诊的标准设备，该自动化流程可在现有工作流中嵌入筛查功能，无需增加患者额外负担。研究结果支持基于眼轴长度的个性化风险管理，有助于改善全球日益增多的高度近视人群的早期发现和手术时机选择。