亮点
这项开创性研究提出了眼睑下垂数字尺（Digital Rulers of Ptosis，DRP），一种基于智能手机、利用三维（3D）重建技术自动量化眼睑功能的系统。来自5家医院、952名参与者的前瞻性数据表明，DRP在测量上睑缘反射距离1（marginal reflex distance 1，MRD1）和提上睑肌功能（levator function，LF）等关键临床参数方面具有很高的准确性，诊断性能均超过0.97的AUC。该技术在不同患者人口学特征和地理区域中均表现出良好一致性，并且能够可靠预测手术结局，术后复发率较低，仅为7.3%。
研究背景
Blepharoptosis，即眼睑下垂，是一种常见的眼科疾病，其特征为上睑下垂，可影响视力并降低生活质量。对眼睑下垂严重程度及眼睑肌功能进行准确评估，对于诊断、治疗方案制定和手术决策至关重要。传统上，评估主要依赖手工临床测量，包括MRD1——即从角膜光反射点到上睑缘的距离——以及提上睑肌功能测试。然而，这些手工方法易受观察者间差异影响，且高度依赖检查者经验，可能导致临床决策和结局不一致。
智能手机的日益普及及其不断增强的技术能力，为将3D成像和自动分析应用于眼科评估提供了契机。这一创新有望实现客观、可重复且易获取的眼睑下垂评估，从而促进早期诊断、优化治疗策略并改善随访监测。
研究设计
这项前瞻性诊断与预后研究于2025年在5家医院开展，纳入952名年龄3至86岁（平均27.9岁）的参与者。研究对象在基线时通过DRP系统接受标准化外眼视频采集，采用10秒智能手机视频完成；随后由眼整形专科医师在同日进行评估，作为参考标准。
DRP系统采用实时3D眼表重建并转换为定量测量，可在图像采集过程中进行质量控制，同时自动计算MRD1和提上睑肌功能（LF）数值。对于接受眼睑下垂手术的参与者，术后3个月再次由专科医师评估MRD1和LF，以监测复发情况。
主要终点包括DRP测量结果与专科医师评估的一致性，采用平均绝对误差（mean absolute error，MAE）和组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC）量化，以及诊断准确性指标，如受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）、敏感度和特异度。次要结局包括手术方案判断准确性和术后复发率。
主要结果
在1,904只眼（952名参与者）中，1,862只眼满足MRD1分析的质量控制标准，1,830只眼满足LF评估要求。DRP与专科医师测量结果高度一致：MRD1的MAE为0.52 mm（95% CI，0.50–0.54 mm），LF的MAE为0.95 mm（95% CI，0.91–0.98 mm），提示该系统在自动化评估方面具有极高精确性。
在眼睑下垂诊断中，DRP系统的AUC达到0.97（95% CI，0.96–0.97），且敏感度和特异度均较高，证实其具有较强的鉴别能力。对于基于眼部参数判断合适手术方式，AUC进一步升至0.98（95% CI，0.97–0.98）。值得注意的是，这些表现不受参与者性别、年龄或地理位置影响，表明该工具在不同临床人群中具有良好的泛化能力。
在206名接受手术的参与者（248只眼）中，术后3个月的眼睑下垂复发率为7.3%（95% CI，4.4%–11.2%），与文献中既往报道的较低复发率范围一致或更优。这表明，基于DRP的评估可支持有效的手术规划和预后判断。
临床意义
DRP方法通过广泛可用的智能手机提供标准化、客观且可重复的评估手段，解决了传统眼睑下垂评估的关键局限性。这有助于提高临床流程效率，减少由检查者经验差异带来的变异，并促进在专科资源有限时开展远程医疗或远程眼科应用。
专家点评
将基于智能手机的3D眼部重建技术整合应用于临床，代表了眼科诊断领域的一项引人注目的进展。通过定量捕捉细微的眼睑动态变化，DRP可为更精细的临床决策提供依据，从而有望改善治疗结局和患者满意度。
不过，与任何新技术一样，该研究也存在一定局限。研究主要聚焦于3岁及以上参与者，因此其在更年幼儿童中的适用性仍需进一步验证。此外，尽管术后短期复发率令人满意，但仍需要更长时间的纵向研究以确认其持久临床影响。在真实世界、非受控临床环境中，视频采集质量和患者配合程度也可能影响测量可靠性。
未来研究应探索其与电子病历系统的整合、与其他诊断设备的互操作性，以及成本效益分析，以支持其广泛应用。
结论
这项具有里程碑意义的多中心前瞻性研究表明，配备创新3D重建软件的商用智能手机，可对blepharoptosis提供高度准确、自动化的定量评估。眼睑下垂数字尺系统在标准化评估、增强临床决策以及改善眼整形患者护理方面具有显著潜力。
要明确其在常规眼科实践和远程医疗平台中的定位，仍需进一步扩大应用范围、持续优化技术，并结合更广泛的临床验证。
资金与临床试验
该研究获得了5家参与医院所属机构的支持。关于资金来源及试验注册状态的更多细节，已发表报告中未作说明。
参考文献
Yang Y, Han Y, Wang R, Ling S, Lyu J, Li C, Zhao L, Wu Q, Wen J, Cui T, Li Y, Lai Y, Zeng D, Chen X, Zhang Y, Ye L, Yang W, Gao X, Hu J, Gong C, Zou J, Meng J, Li X, Liang X, Huang D, Yu-Wai-Man P, Xu F, Lin H. Smartphone-Based 3D Ocular Reconstruction for Automated Quantitative Blepharoptosis Evaluation. JAMA Ophthalmol. 2026 Sep 24. PMID: 42783353.
Bernardino CR, et al. Clinical evaluation and management of blepharoptosis: an evidence-based review. Ophthalmology Clinics. 2019;32(3):421-431.
Ferrario VF, et al. The reliability of manual and automated eyelid measurements: a comparative study. Eye. 2020;34(5):972-979.
Kim JH, et al. Advances in 3D imaging and teleophthalmology: impact on ocular adnexa assessment. Current Ophthalmology Reports. 2023;11(2):101-112.
