光影护航：从校园筛查到视光中心，AI多模态影像如何重塑青少年近视防控的全周期管理

近年来，我国青少年近视率居高不下，近视防控已上升为国家战略。2024年，多部门联合推进“双减”政策与户外活动，校园筛查与信息化平台建设成为重点。在这一背景下，影像技术，尤其是AI多模态影像，正深度融入近视防控的全周期管理。 在校园筛查环节，传统视力表检查效率低、数据孤岛问题突出。如今，便携式眼底相机、OCT等设备结合AI算法，可实现快速、标准化的筛查。例如，一些地区引入AI眼底影像分析系统，自动识别近视性黄斑病变、视盘倾斜等早期征象，并同步生成电子档案，与家庭、视光中心共享。这种模式不仅提高了筛查覆盖率，还为后续干预提供了基线数据。 视光中心作为近视防控的第一线，正在经历影像技术的智能化升级。从裂隙灯到多模态OCT、OCTA，再到AI辅助决策，诊疗流程日益精准。例如，角膜塑形镜验配前，AI多光谱地形图联合OCT可全面评估角膜形态、厚度和内皮细胞状态，预测佩戴风险；OCTA可量化黄斑区血流密度，为低浓度阿托品疗效评估提供影像学依据。这些技术推动了从“经验验配”向“精准医疗”的转变。 AI多模态影像还助力近视进展的风险分层。通过整合眼轴长度、脉络膜厚度、视网膜微循环等多维数据，构建预测模型，可提前识别高风险儿童并制定个性化干预方案。例如，一项研究利用深度学习分析OCT图像，预测儿童未来两年的近视进展速度，准确率达85%以上，为早期强化干预提供了依据。 此外，影像技术赋能远程医疗与分级诊疗。基层视光中心可通过云端上传影像数据，由上级专家进行远程会诊，实现优质资源下沉。同时，电子档案的全周期管理，使得儿童从筛查、诊断到干预的每一步都有影像记录，形成闭环。 展望未来，随着扫频OCT、自适应光学等技术的普及，影像分辨率将进一步提高，AI算法将更加智能。影像技术将不仅用于诊断，还将深度参与治疗决策和疗效监测，真正实现“预防为主、精准防控”的目标。光影之间，青少年近视防控的明天将更加清晰。