先天性心脏病（congenital heart disease,CHD）,给患者家庭及社会带来严重的经济负担,手术是治疗CHD的主要方式,但围术期不良事件会极大增加医疗费用和术后死亡风险。如果能在术前预测患者围术期不良转归发生情况,从而提早采取防范措施和个体化的治疗决策,将极大地改善CHD患者的转归,对制定医疗策略、优化资源配置及提高医疗质量具有非常重要的意义。但传统的CHD围术期不良转归预测工具需依赖大量的临床检验数据且应用复杂。既往研究已证实微循环与CHD手术转归密切相关,但现有微循环监测手段有创、繁琐且代表性差,仍需探究更为便捷、无创的微循环监测工具。目的:光学相干断层扫描血管成像（optical coherence tomography angiography,OCTA）是眼科新型无创、高分辨率的微循环监测工具,本研究拟首先利用OCTA观察CHD患者术前视网膜微循环的变化;随后,前瞻性随访观察行体外循环心脏手术后CHD患者视网膜微循环的改变,并探究CHD患者术前视网膜微循环灌注水平与围术期转归的关系;最后,为了深入挖掘OCTA图像中蕴含的手术转归相关信息,我们借助人工智能技术构建了CHD围术期转归的预测模型用于辅助CHD的诊疗。方法:在广东省人民医院心外科入组确诊为CHD的患者（根据静息血氧饱和度划分为紫绀型和非紫绀型）,同时在体检中心招募年龄、性别相匹配的健康对照组,入组后对受试者进行视力、眼压、OCTA等眼科检查。针对进行体外循环先心矫正手术的患者,我们将评估围术期转归情况,并且在术后1月随访眼科和心脏专科的检查。针对OCTA图像建模部分我们使用的是深度学习模型,在训练集和验证集中训练和判断模型的性能。结果:在横断面研究中,我们一共入组了71例CHD患者,其中非紫绀型60例,紫绀型57例。结果发现CHD患者术前视网膜微循环灌注显著降低,紫绀型CHD患者相对非紫绀型CHD患者血流密度也是显著降低的,且视网膜微循环灌注水平与患者全身缺氧程度密切相关。在前瞻性研究中,我们入组随访了71例CHD患者,其中非紫绀型52例,紫绀型19例。结果发现行心脏手术后CHD患者视网膜微循环灌注显著改善,其中紫绀型CHD患者增改善程度更为显著,并且术前的视网膜微循环低灌注与不良围术期转归独立相关。据此,我们基于202例CHD患者的术前OCTA图像构建了CHD围术期转归预测的人工智能模型,其预测准确性可高达0.82。结论:本研究首次将眼部OCTA影像应用于CHD手术患者,为其围术期转归评估提供了无创、高效的辅助工具。