隨著 AI 科技快速發展，醫療決策也不再只仰賴單一經驗，而是結合大量臨床數據進行分析。近視雷射手術同樣進入「精準化」的新階段，透過在地化的大數據資料，協助醫師更全面評估個人眼睛條件，讓視力矯正更貼近每個人的生活需求。
東西方眼睛條件不同，矯正參數不能一體適用
過去近視雷射的參數設定，多半參考歐美臨床數據，但事實上，台灣人與歐美人在眼睛結構上存在明顯差異。
新竹大學眼科診所院長張沛瑞指出，歐美族群角膜相對較厚、眼軸較短；相較之下，台灣及亞洲族群近視比例高，眼軸偏長，角膜較薄，且夜間瞳孔通常較大，這些因素都會直接影響術後的視覺品質。也因此，若未納入族群差異，容易出現「數據看似標準，但實際感受不同」的落差。
在地臨床案例累積，打造 AI 精準決策後盾
而為了讓矯正更貼近真實需求，大學眼科整合台灣在地臨床經驗，建構「i 精準 Cloud」雲端 AI 大數據庫。張沛瑞醫師形容，過去醫師心中只有「小數據」，現在透過系統化的大數據分析，能更清楚看見不同條件下的視覺表現差異。
資料庫不僅包含術後視力與驗光結果，更重要的是患者的實際回饋，例如夜間視覺、動態視力與生活使用感受，讓評估不再只停留在數字，而是貼近真實生活。
多元族群回饋，讓矯正策略更貼合生活型態
張沛瑞醫師表示，目前累積的案例已涵蓋不同年齡層與用眼需求族群，包含長時間使用 3C 的上班族、熱愛運動的族群，甚至專業運動選手。而透過大量回饋數據，醫師能參考不同族群在術後的實際表現，作為矯正設計的重要依據，讓視力表現不只「看得到」，而是「看得好、用得久」。
從精準檢查到精準分析，打造個人化視力規劃
AI 大數據的價值，不只存在於術後結果，更從術前檢查就開始發揮作用。角膜厚度、角膜地形、乾眼狀況、夜間瞳孔大小、視網膜健康等條件，都會納入整體評估。
張沛瑞醫師分享臨床經驗指出，曾有高度近視合併高散光、年齡約 45 歲的患者，透過數據分析後調整矯正策略，實際修正度數反而較少，但術後視覺品質卻非常理想。
這樣的案例顯示，AI 並非取代醫師，而是如同一位經驗豐富的輔助夥伴，協助醫師在不同人生階段、不同用眼需求下，做出更合適的判斷。
在 AI 與在地臨床大數據的輔助下，近視雷射正逐步從「大眾化選項」走向「個別化視力規劃」。透過更全面的分析與評估，讓每一雙眼睛，都能在安全與品質之間，找到最適合自己的清晰視界。
文／劉一璇 圖／楊紹楚 影音／江宏倫
