智能睑板腺评估工具上市 干眼诊疗AI辅助再升级
近期，OCULUS（欧科路）为其眼表分析综合仪 Keratograph 5M 发布AI 睑板腺分析模块 Meibo Analytics，作为 JENVIS Pro 软件包的可选附加模块正式投入商业运营。
该模块遵循临床普遍采用的Arita meiboscore分级标准，对睑板腺成像进行结构化解析，将单睑腺体缺失面积划分为0-3分四个等级，上下眼睑总分范围为0-6分，并可整合至现有干眼报告工作流程中。
本文涉及的OCULUS Meibo Analytics为商业化初期AI辅助软件模块，暂无大范围人体临床对照数据佐证差异化临床价值；强生LipiScan AI算法仅完成企业内部验证，未对外披露完整临床有效性结论。文中技术逻辑、产品功能、行业数据均来自企业公开资料及公开学术研究，仅作行业动态参考，不构成临床诊疗、设备采购及投资建议，所有AI工具仅为医师诊断辅助手段，不可替代专业临床判断。
# 产品与技术特点
当前，睑板腺成像硬件检测技术已相对成熟，但图像解读环节仍存在主观性差异，特别是在早中期睑板腺功能障碍（MGD）病例中，不同检查人员的判读结果可能产生偏差。Meibo Analytics 的设计目标是通过算法标准化降低判读差异，其实际临床应用效果仍需更多真实世界数据积累验证。
OCULUS将该模块定位为临床辅助参考工具，不替代医师诊断判断。
Meibo Analytics的核心功能是对睑板腺成像图像进行AI结构分析，依据Arita meiboscore分级标准（0-3分/睑，按腺体缺失面积比例：0分=无缺失，1分=<1/3，2分=1/3-2/3，3分=>2/3；上下睑总分0-6分）评估腺体缺失程度，在现有JENVIS Pro干眼报告工作流中输出标准化结果。
# 两种行业技术路线
# AI在眼表诊断中的渗透
根据《中国干眼专家共识（2020年）》数据，中国干眼发病率约为21%-30%，患者群体约2.9-4.2亿人，平均每5人就有1-2名患者。MGD作为蒸发过强型干眼的主要病因，亚洲人群患病率高达46.2%-69.3%，我国40岁以上人群患病率为54.7%-68.3%。
2021年发布的《中国干眼诊疗中心规范化建设专家共识》推动了各级医疗机构的干眼门诊建设。以爱尔眼科为例，其在全国布局350多家专业干眼门诊，拥有600余名干眼专科医生，每年接诊超过60万人次干眼患者。
过去国内眼科AI技术研发与商业化落地，多集中于眼底影像筛查、青光眼视神经评估、OCT影像判读等领域，相关技术应用场景成熟、临床研究丰富。
睑板腺造影 AI 自动分级属于眼表疾病诊疗的新兴智能化方向。相较于眼底疾病具备明确的病灶特征、标准化筛查体系，眼表 MGD 诊疗长期依赖医生主观阅片经验，影像判读无统一量化标准，智能化、标准化落地进度相对滞后。OCULUS 本次推出适配主流临床分级标准的 AI 模块，为眼表干眼诊疗的智能化提供了新的工具选项，是眼科 AI 从眼底向眼表延伸的一个商业化案例。
从行业发展维度来看，该产品的落地为眼科 AI 诊疗向"眼底+眼表"多领域布局拓展提供了参考，也为眼表疾病的精准诊疗、规范化质控、多中心数据统一评估提供了技术选项，干眼 MGD 诊疗向数据化、标准化方向探索的可能性值得关注。
目前国内已有合规上市的干眼 AI 辅助成像设备，以美迪信 EYESIS 干眼综合检查仪为代表，设备搭载 AI 智能分析程序，可实现睑板腺成像、泪膜相关指标智能检测与量化分析，是国内较早实现商业化落地的干眼 AI 辅助诊疗设备。
现阶段眼表 AI 产品仍处于商业化初期，大范围临床应用价值与行业普及效果，仍需长期临床数据验证。
中国市场干眼/MGD流行病学与诊疗基础设施
# AI辅助睑板腺成像研究进展
国内科研机构在睑板腺 AI 辅助诊断领域研究成果持续积累。
2021 年，温州医科大学团队发表相关研究成果，采用 ResNet 结合 U-Net 深度学习模型，基于 60 例受试者睑板腺影像完成算法训练，在包含 85 例样本的验证集（53 例阻塞性 MGD 患者、32 例正常人群样本）中，模型交并比达 92.0%。
该研究同步提出"睑板腺密度"定量评估指标，理论量化精度优于传统分级评分方式，研究数据显示该指标与 OSDI 评分、泪膜破裂时间（TBUT）、睑缘评分、睑板腺评分、腺体分泌能力评分等多项临床指标存在显著相关性，可为干眼精准评估提供新的参考思路。相关结论仅基于单中心小样本研究数据，尚未经过多中心、大样本临床验证，临床通用性有待进一步验证。
2026 年 5 月，该团队发布最新综述文章，系统梳理深度学习技术在干眼诊断领域的研究进展与应用前景。
# 未来观察
欧科路将软件模块嵌入已有大量装机的硬件平台，这一策略的意义更多在于商业模式层面：存量设备通过软件升级收费，是眼科诊断企业在装机后持续提供服务的一种路径。该优化效果基于产品技术设计逻辑，大范围真实临床应用价值仍需长期数据积累验证。
从行业角度看，AI 辅助分析可能成为干眼设备差异化的方向之一，但其落地仍受限于标注数据获取成本和医疗器械注册周期。