研究人员展示了他们探索的一种基于人工智能（AI）的眨眼率评估器，该评估器可能作为一种干眼症的诊断工具。根据在美国白内障和屈光手术学会（ASCRS）2025年会议上发布的研究，这种基于AI的眨眼率模型可以作为一种诊断工具，帮助预测和早期检测干眼症（DED）。会议于2025年4月25日至28日在洛杉矶举行。
报告的主要作者Shaili S. Davuluru及其同事来自南加州大学罗斯基眼科研究所眼科系，他们表示，该解决方案“旨在成为一种成本效益高且易于在社区中部署的工具，通过社区测试、远程医疗和家庭监测实现早期干眼症干预。”目标是将这一诊断工具整合到智能手机应用程序中。
为了验证机器学习算法测量眨眼准确性的能力，研究小组设计了一项有50名18岁以上参与者的研究。每位参与者进行了两项不同任务的5分钟视频录制，分别是玩视频游戏和阅读，两项任务之间休息5分钟。
根据海报内容，所有参与者在玩视频游戏任务中的完全眨眼次数显著低于阅读任务（平均39.3次 vs. 平均76.7次；P = 0.08），这是由AI模型检测到的。这是通过分析使用新型算法的视频得出的，该算法结合了面部标志点进行眼睛定位和眼睛纵横比进行实时眨眼检测，从而量化完全和部分眨眼。眨眼被定义为眼睛纵横比小于0.2。通过将算法的眨眼分析与手动计数进行比较，进一步验证了其准确性，两种活动都没有观察到统计学上的显著差异。
为了衡量该工具的有效性，将眼部眨眼指标与标准化的干眼症问卷和临床测试（如角膜荧光素染色、Schirmer II测试值和医生评估）进行关联。作者解释说，这些数据收集“将确保我们的AI眨眼率模型在检测早期干眼症时具有可靠性能。”
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