01 由于眼科人工智能市场依赖于先进的成像设备、半导体、传感器、云基础设施和专用计算硬件，而非消耗性产品，因此它间接受到供应链中断的影响。眼科成像系统、人工智能诊断设备、电子元件和医用级硬件的供应中断会延迟产品制造、安装、软件集成以及在全球医疗机构的部署。全球物流限制、零部件短缺和采购周期延长也会影响技术供应商和医疗机构，进而影响眼科人工智能的普及速度。目前，在零部件供应改善以及对数字医疗基础设施和人工智能创新持续投资的支撑下，该市场正呈现产能受限的复苏态势。
01 在基层医疗机构推广基于人工智能的自主视网膜筛查 医疗保健系统正从依赖专科医生的眼科筛查转向在基层医疗机构、药房和社区卫生中心开展的自主式人工智能视网膜评估，从而能够更早地发现威胁视力的疾病。这一转变提高了医疗服务的可及性，减轻了眼科医生的工作量，并加快了需要专科治疗的患者的转诊速度。随着医疗机构越来越重视预防性眼科保健，人工智能辅助筛查正成为糖尿病和视力健康常规项目的重要组成部分。例如，Digital Diagnostics公司提供了一个自主式人工智能平台，无需专科医生立即解读即可检测糖尿病视网膜病变。
02 整合多模态人工智能平台进行综合眼科诊断 不再依赖单一图像诊断，而是采用包括眼底照相、光学相干断层扫描和视野数据在内的多种影像模式。这种转变能够实现更全面的疾病评估，提高诊断信心，并支持针对多种眼部疾病的个性化临床决策。这一趋势正在提升工作流程效率，同时将人工智能的应用范围从糖尿病视网膜病变扩展到青光眼和视网膜疾病管理。例如，蔡司医疗生态系统将蔡司视野工作区和蔡司CIRRUS OCT等人工智能应用与FORUM平台集成，使临床医生能够在统一的工作流程中结合OCT成像、视野检查结果和眼底数据，从而对青光眼和视网膜疾病进行全面评估。
01 眼科人工智能市场预计将持续增长，这主要得益于人工智能诊断平台的日益普及、视网膜筛查项目的不断扩展以及对自动化临床决策支持解决方案需求的不断增长。投资者正密切关注那些致力于开发先进的视网膜成像人工智能、多模态眼科分析、自主筛查平台以及机器人眼科技术的公司，这些技术能够提高诊断准确性、扩大眼科医疗服务的覆盖范围并提升临床工作流程效率。
02 2025年眼科人工智能市场主要投资和融资活动 公司 资金/投资（美元） 细节 D-Sight 220万美元 2026年2月，D-Sight在由Clave Capital领投的一轮融资中筹集了220万美元，用于推进糖尿病视网膜病变和青光眼的眼科技术发展。 AI4Eyes 470万美元 2026年1月，AI4Eyes获得470万美元融资，用于支持其人工智能眼科解决方案的监管审批、临床研究、产品开发和商业化。 Optain Health 2600万美元（A轮融资） 2025年9月，Optain Health完成了由Insight Partners领投的A轮融资。该笔资金将用于支持其机器人视网膜成像技术的商业化、企业级部署以及拓展全球新市场。 ForSight Robotics 1.25亿美元（B轮） 2025 年 6 月，ForSight Robotics 获得了由 Eclipse 领投的融资，以加速其 ORYOM AI 驱动的机器人眼科手术平台的开发，并支持人体临床试验。
01 糖尿病视网膜病变患病率上升和人工智能视网膜筛查技术的日益普及推动市场增长 糖尿病和老年性眼病发病率的不断上升，推动了对人工智能眼科诊断解决方案的需求，因为人们需要更快、更高效的筛查。医疗机构正在采用人工智能技术，以便在早期阶段检测出糖尿病视网膜病变、青光眼和老年性黄斑变性，从而改善临床疗效并减少可预防的视力丧失。日益加重的疾病负担促使医院和基层医疗机构部署人工智能筛查项目，进而推动市场增长。各国政府和医疗机构正在扩大人工智能辅助视网膜筛查项目，以改善眼科医疗服务的可及性并解决眼科专家短缺的问题。人工智能能够快速解读图像，支持大规模人群筛查，并减少诊断延误，从而提升了对基于人工智能的眼科平台的需求。将这些解决方案整合到国家糖尿病和预防保健项目中，正在加速市场普及，同时提高医疗效率。例如，新加坡综合糖尿病视网膜病变项目采用新加坡眼科研究所开发的基于人工智能的视网膜图像分析系统SELENA+，以支持糖尿病视网膜病变筛查和高危患者的早期转诊。
01 高昂的集成成本和数据隐私方面的担忧制约了市场扩张 在眼科领域应用人工智能需要投资于先进的视网膜成像设备、云基础设施、电子病历集成以及员工培训。许多医院和眼科诊所，尤其是在中低收入地区，面临预算限制，并且缺乏支持人工智能工作流程所需的数字基础设施。因此，高昂的实施成本和基础设施的限制制约了人工智能在眼科解决方案中的广泛应用。人工智能赋能的眼科平台依赖于通过云端或互联医疗系统收集、存储和交换敏感的患者图像和医疗记录。遵守数据保护法规以及对网络安全的担忧增加了医疗服务提供商的实施复杂性和运营成本。因此，数据隐私和网络安全方面的挑战制约了人工智能在眼科解决方案中的广泛应用。
01 人工智能辅助的家庭OCT监测和人工智能驱动的临床试验优化为市场参与者提供了增长机会 视网膜疾病居家监测的趋势为开发人工智能眼科监测平台和远程疾病管理解决方案的公司创造了新的机遇。人工智能能够对院外采集的视网膜扫描图像进行持续分析，使临床医生能够更早地发现疾病进展并优化治疗间隔。例如，Notal Vision Home OCT 系统由 SCANLY Home OCT 人工智能平台支持，使新生血管性年龄相关性黄斑变性患者能够在家进行自我扫描，人工智能会自动识别视网膜液变化并提醒医生及时干预。远程视网膜监测的扩展有望为人工智能眼科诊断和数字眼科护理生态系统创造长期增长机会。人工智能在眼科药物研发中日益广泛的应用，为人工智能开发者、成像软件供应商以及参与视网膜疾病治疗的制药公司创造了巨大的机遇。人工智能可以自动识别符合条件的患者，量化视网膜生物标志物，并利用光学相干断层扫描（OCT）和眼底图像监测疾病进展，从而缩短试验周期并提高终点指标的一致性。
01 算法性能波动和复杂的临床工作流程集成给市场增长带来挑战 眼科人工智能市场面临的一大挑战是如何在不同的成像设备、患者群体和临床环境中保持诊断性能的一致性。基于特定数据集训练的人工智能模型，在部署于地理位置分散的医疗机构或图像质量参差不齐的情况下，准确率可能会降低。这需要持续进行算法验证、数据集扩展和软件更新，从而增加了开发成本，并延缓了其在全球医疗系统中的大规模商业化进程。由于与电子病历、影像平台和医院IT基础设施的兼容性问题，将人工智能解决方案集成到现有的眼科工作流程中仍然面临挑战。许多临床医生在将人工智能建议纳入日常实践之前，也需要透明的人工智能输出和临床证据。这些实施障碍增加了部署的复杂性，延长了采购周期，并延缓了人工智能眼科诊断解决方案在医疗机构中的广泛应用。