3D裂隙灯新品！一台93年没变过的医疗器械，行业在尝试什么?

文章来源：眼未来

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2026年10月初，VEO Ophthalmics宣布与VitaPixel达成独家商业化合作，计划在美国眼科学会（AAO）年会上首次展示后者的VitaPixel SV，这是一套基于头戴立体显示的裂隙灯数字化观察系统。

VEO Ophthalmics 在这次合作中承担的是商业化推广角色。VEO 本身是一家专注于眼科渠道的商业化平台公司，此前已代理过多款眼科诊断和手术辅助产品。

此次合作意味着 VitaPixel SVS 获得了一个成熟的眼科市场进入通道，但产品本身仍处于商业化启动的早期阶段——截至目前，尚未有公开的临床验证数据或同行评审研究发表。

此前，Lightfield Medical 的自动化裂隙灯相机已进入可行性临床试验，蔡司和依视路各自迭代了集成数字裂隙灯产品线，学术界也有团队在混合现实头显上验证裂隙灯远程立体观察的可行性。

眼未来借此梳理裂隙灯数字化的行业进程：这台 93 年没有发生根本性变化的仪器，为什么是眼科诊室里较难数字化的设备？不同厂商和研究团队在尝试什么？各条路线走到了哪里？

# 为什么偏偏是裂隙灯？

眼科诊室里的几乎所有设备都已经完成了数字化。验光仪、视野计、OCT、眼底照相——这些检查可以交给技师操作，数据自动存档，远程调阅，AI 辅助分析。唯独裂隙灯是个例外。

今天绝大多数临床裂隙灯的基本光学结构，仍然可以追溯到 1933 年 Goldmann 的设计。医生必须把面部贴在目镜上，用双手操纵操纵杆和光源，凭肉眼在实时动态中完成判断。检查结果通常以手写描述或口述记录存档，难以标准化回溯。

Lightfield Medical 联合创始人 Chip Berestka 在行业媒体的一篇访谈中把裂隙灯称为"诊所里的模拟瓶颈"——病人和医生必须在同一时间、同一位置面对面，其他所有检查都不再有这个限制了。

这不是说裂隙灯本身不好。恰恰相反，正是因为它的光学性能优秀、适应症广泛、临床信赖度高，它才成了难被替代、也难被数字化的那一环。难点不在于"要不要改"，而在于"改什么、怎么改、改了之后不能丢掉什么"。

# 行业想解决的几个问题

把散落的行业探索归拢来看，裂隙灯数字化大致指向四个层面的需求。

• 影像留存与文档化。裂隙灯检查是动态过程，医生在不同照明角度、不同裂隙宽度下反复观察，最终形成判断。但这个过程几乎不留下可追溯的影像记录。相比之下，OCT 每次检查自动生成标准化报告。缺乏影像记录不仅影响纵向随访和转诊沟通，也意味着裂隙灯检查的结果很难被纳入结构化数据体系。

• 人体工学。传统裂隙灯要求医生持续前倾、颈部固定在目镜位置。长年累月的检查对颈椎和腰椎形成慢性负担，这在眼科医生职业健康的讨论中被反复提及。Berestka 本人就因裂隙灯使用导致 C7 神经根病变和双侧坐骨神经痛。设计一个让医生不必始终弯腰贴在目镜上的检查方式，是多个团队的共同出发点之一。

• 教学与共享。裂隙灯目镜一次只能供一人观察。住院医师跟诊时，带教医生看到的画面无法同步传递，教学高度依赖口头描述。如果检查画面能实时输出到外部屏幕或多人显示终端，教学效率会有实质性改善。

• 远程与 AI 的前置条件。眼底影像领域的 AI 已有相对成熟的产品落地，但裂隙灯影像的 AI 开发几乎还没有真正起步。核心障碍不是算法，而是数据——现有的裂隙灯影像来源分散，照明参数、裂隙宽度、焦距各不相同，缺乏同质化的训练数据集。要让 AI 在前节检查中发挥作用，需要大规模、标准化的影像采集能力，而这正是当前裂隙灯不具备的。

面对这些需求，行业里已经出现了几条差异较大的技术路线。

• 外挂相机适配器是历史较久、门槛较低的方案。

从传统的单反适配器到近年的智能手机适配器，核心思路都是在现有裂隙灯光路上加装成像模块，实现拍照和录像。这类方案成本低、不改变医生原有操作习惯，但受限于外挂光路的对焦精度和照明一致性，影像质量波动较大。

今年发表在 Applied Sciences 上的一篇叙述性综述对多款智能手机裂隙灯做了系统比较，结论是它们在白内障分级、泪膜破裂时间、角膜染色等特定任务上具备辅助价值，但尚不能在一般意义上替代临床裂隙灯检查。

• 品牌集成数字裂隙灯是另一条路。

蔡司的 SL Imaging Solution 把专用相机与裂隙灯深度整合，提供最高 4K 分辨率、40fps 实时画面输出和 DICOM 数据导出。依视路的 SL650 系列则进一步集成了红外睑板腺成像和 AI 辅助的干眼分析模块。

这类方案在影像质量和工作流整合度上有明显优势，但通常意味着整机更换，采购成本较高，也把用户锁定在特定品牌生态里。

• 从头设计的自动化裂隙灯是更激进的思路。

Lightfield Medical 的 Captura 重新设计了裂隙灯光学系统，使用数字光引擎、液体透镜和高速传感器，目标是让技师而非医生来完成前节影像采集——类似于 OCT 或眼底照相今天的工作模式。该设备已进入可行性临床试验阶段，核心卖点是标准化采集能力：如果每台设备拍出来的图像在照明、焦距、角度上高度一致，就有可能建立供 AI 训练的同质化数据集。

这条路如果走通，影响的是整个前节检查的工作流模式。但它也是离临床落地较远的方案——设备尚处于研发早期，临床验证数据有限。

• 头戴式立体显示方案是近期出现的一个新方向。

其逻辑是不替换裂隙灯本身，而是改变医生观察的方式：用摄像系统接管目镜的光路，把画面实时传输到头戴显示器或 XR 眼镜上，医生不再需要贴在目镜上检查。

今年发表在 JMIR XR & Spatial Computing 上的一项原型研究验证了这一思路的技术可行性——用两台摄像头分别对接裂隙灯的左右目镜，通过混合现实头显实现立体远程观察，参与测试的眼科医生认为其观察体验与直接通过目镜观察"可比"。

# VitaPixel SVS：一个企业案例

回到文章开头的新闻。VitaPixel SVS 属于上述"头戴式立体显示"路线的一个商业化尝试。

• 它的做法是在现有裂隙灯的目镜上方安装一对高灵敏度图像传感器，分别采集左右目镜的画面，通过 OLED 微显示眼镜以立体 3D 的方式呈现给医生。

• 医生保留原有裂隙灯的光学系统和操作方式，但观察界面从目镜转移到了眼镜上，可以在更自然的坐姿下完成检查。

• 系统同时支持图像和视频的即时采集，可通过第二副眼镜或外接 3D 显示器实现教学共享。

制造商表示，由于传感器的高动态范围特性，系统在较低照明强度下仍可获得可用画面，可能减少检查过程中患者的光照暴露。翻转式安装设计允许医生在数字观察和传统目镜观察之间随时切换。

# 问题远未解决

裂隙灯数字化目前仍然处于"多路线并行、无共识方案"的阶段。

• 外挂适配器解决了"能不能拍"的问题，但没有解决"拍出来能不能用"的问题；

• 品牌集成方案在质量上进了一步，但绑定了硬件生态；

• 自动化采集和头戴显示各自指向不同的终局想象，前者瞄准的是"医生可以不在场"，后者瞄准的是"医生在场但更舒适"。

更底层的挑战在于，裂隙灯检查的核心价值——医生在实时动态中对复杂光学现象的综合判断——本身就是难以数字化的部分。所有技术方案都面临同一个悖论：如果数字化只是把医生眼睛看到的画面搬到屏幕上，价值增量有限；如果要真正超越肉眼（比如通过 AI 辅助分析），则需要先解决标准化采集这个前置问题，而这又依赖于硬件方案的收敛和普及。

这是一个正在展开的行业进程，目前看不到明确的终点线。