政策东风下，校园视力筛查的影像标准化与AI融合新实践

近年来，我国儿童青少年近视率居高不下，已成为重大的公共卫生问题。国家层面密集出台防控政策，要求建立儿童青少年视力健康档案，并开展定期筛查。在此背景下，校园视力筛查的规范化和精准化显得尤为重要。传统筛查多依赖视力表，但存在主观性强、效率低、信息量少等局限。影像技术的进步，尤其是便携式眼底相机、眼前节成像设备以及人工智能（AI）辅助分析系统，为校园筛查带来了革命性变化。 **校园筛查的影像标准化挑战** 校园筛查场景特殊，对设备便携性、操作便捷性、环境适应性要求高。影像质量标准化的关键在于统一采集规范、设备校准、数据格式。目前，许多地区在推进筛查时，采用便携式免散瞳眼底相机，能够快速获取眼底图像，但图像质量参差不齐，常存在模糊、偏色、曝光不足等问题，影响AI判断。为此，部分专家呼吁建立校园筛查影像采集标准，例如规定拍摄角度、瞳孔大小、拍摄张数等参数，并引入实时质量反馈系统，确保图像可用于后续分析。 **AI赋能：从图像识别到综合评估** AI在校园筛查中的应用已从简单的图像分类扩展到多种眼部参数的自动测量。例如，基于眼底图像的AI算法可以自动识别视盘、黄斑、血管，计算杯盘比，筛查可疑青光眼、黄斑病变等。更前沿的技术结合了眼前节成像和眼轴测量，能够评估角膜曲率、前房深度，并推算屈光状态。在近视防控中，AI可利用眼底图像预测近视发展风险，为个性化干预提供依据。 **案例：某市校园筛查实践** 以南方某市为例，2024年秋季学期，该市采用“便携式眼底相机+AI云平台”模式，对全市中小学生进行视力筛查。筛查流程为：学生先接受电脑验光，然后由经过培训的校医或志愿者用便携式设备拍摄双眼眼底图像，图像实时上传至云端AI系统，系统自动分析并生成报告，包括屈光不正、眼底异常提示等。对于AI标记为“高风险”的学生，立即安排转诊至定点医院进一步检查。据统计，本次筛查效率较传统方法提升40%，且AI对明显眼底异常的检出率与眼科医生人工阅片相当。这一实践显示了影像技术标准化与AI融合在提升筛查效率与准确性方面的巨大潜力。 **未来方向：多模态影像与大数据** 未来的校园筛查可能整合更多影像模态，如光学相干断层扫描（OCT）的简化版、角膜地形图等，以获取更全面的眼健康数据。同时，通过建立区域性甚至全国性的筛查影像数据库，结合长期随访数据，可以训练更精准的AI模型，实现近视发展的早期预测、干预效果评估。此外，需加强数据安全和隐私保护，确保筛查数据合规使用。 **结语** 政策东风为校园视力筛查提供了有力支持，影像技术的标准化发展和AI的深度应用正在推动筛查模式的变革。只有将先进技术与规范流程有机结合，才能真正实现近视防控的“早监测、早预警、早干预”，守护儿童青少年的光明未来。