早产儿视网膜病变（ROP）是全球可预防性儿童失明的首要原因。随着医疗进步使更多早产儿得以存活，面临ROP风险的婴儿数量持续上升。在肯尼亚，近期对孕产妇和新生儿健康的投资已使新生儿诊疗单元延伸至偏远及以往服务不足的地区。然而，尽管我们在挽救早产儿生命方面取得重要进展，保护其视力的同等进步尚未实现。
全国仅约150名眼科医生服务5500万人口，且多数新生儿单元缺乏专业眼保健服务，导致每年约20万早产儿中大多数无法获得急需的视网膜筛查。本地研究估计，17%至42%的肯尼亚早产儿会发展为ROP。其中许多病例可预防，且若能及早发现，几乎所有病例均可有效治疗。
为此，肯尼亚ROP工作组与卫生部于2018年推出国家级ROP指南，对实习及执业眼科医生开展培训，并强化全国筛查项目。一个半正式但至关重要的普通眼科医生网络应运而生：他们使用双目间接检眼镜和基于智能手机的眼底镜拍摄视网膜图像，并通过远程方式与儿科眼科医生及玻璃体视网膜外科医生共享，以获取诊疗指导。这些创新措施提升了早期检出率，降低了确诊婴儿的疾病严重程度，并减少了需治疗者的视力损伤发生率。
尽管取得进展，但ROP筛查尚未普及。在此缺口下，远程医疗与人工智能提供了变革性解决方案——肯尼亚已开始部署。2025年3月，肯雅塔国家医院新生儿单元启动远程眼科项目。目前，该院已与穆巴加蒂医院、基安布四级医院、普姆瓦尼妇产医院和玛玛·露西·基巴基医院的新生儿单元建立连接。受训技术人员携带移动视网膜相机每周轮驻各机构。
针对每位符合条件的早产儿，他们为每只眼拍摄六张视网膜图像，记录孕周、出生体重、氧气暴露及败血症等临床风险因素，并将数据上传供眼科医生远程审核。仅六个月内，该项目已筛查960名婴儿，其中360名确诊ROP，证明其具备成本效益与可扩展性。这预示着未来儿童不会因专科医生远在数小时车程外而失明。
然而远程医疗仅是解决方案的一部分，人工智能将进一步革新该领域。全球范围内，AI算法正日益用于诊断糖尿病视网膜病变等视网膜疾病，其准确率可媲美甚至超越人类专家。但非洲面临被落后的风险，因多数AI系统使用非非洲数据集训练，应用于非洲人群时可能因解剖特征差异（如视网膜色素）而表现不佳。
为纠正这一失衡，肯尼亚专家正构建专为非洲婴儿设计的AI-ROP模型。通过远程医疗项目收集的视网膜图像，团队正在训练具备高灵敏度的ROP检测与分期系统。模型成熟后，任何医护人员均可用智能手机拍摄视网膜图像并获取即时初步诊断，将大幅缩短等待时间，确保及时干预，并将专家级筛查带到缺乏眼科医生的偏远新生儿单元。
在统计数据背后，是无数因未治疗ROP而视力受损的真实儿童与家庭——简单及时的ROP筛查本可挽救他们的视力。ROP相关失明几乎完全可预防，而肯尼亚正站在成为非洲消除该病领军国家的门槛上。为实现这一目标，我们必须将远程ROP服务扩展至全国各县，投资培训更多技术人员并为新生儿单元配备视网膜相机，加速开发与审批AI模型，并动员政府与私营部门资金以持续扩大创新规模。
奥斯卡·奥尼扬戈博士是肯雅塔国家医院玻璃体视网膜外科医生，萨拉·西塔蒂博士是该医院儿科眼科医生
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