AI时代视光人才赋能：从眼病筛查到近视管理闭环的专业化重塑

在眼科人工智能与视光中心转型的交汇点上，一个核心命题逐渐浮现：技术越先进，对专业人才的依赖不是减弱，而是增强。2025年，随着国家卫健委对青少年近视防控的持续加码、低浓度阿托品正式获批上市后的临床普及，以及角膜塑形镜验配规范化的深入推进，眼视光领域正经历一场从“设备驱动”到“人技协同”的深刻变革。 ## 从眼病筛查到近视管理：AI赋能下的角色升级 过去，视光师的主要工作围绕屈光矫正展开。如今，这一角色正在向“眼健康管理师”跃迁。在多个省市推广的“校园视力筛查常态化”项目中，AI眼底影像分析系统已能自动识别豹纹状眼底、视盘倾斜等高度近视相关病变，但机器无法替代专业人员解读报告、向家长传达风险并制定干预方案。例如，在温州医科大学附属眼视光医院牵头的“明眸工程”中，筛查数据通过AI初步分级后，由视光师团队逐一复核，并对高风险学生启动“近视管理闭环”——从行为干预（户外活动时长追踪）到光学矫正（角膜塑形镜或多焦点软镜验配），再到药物联合（低浓度阿托品使用监测）。这一闭环中，视光师是连接技术、患者与医生的枢纽。 ## 视光中心专业化升级：人才胜任力模型重构 传统眼镜店向视光中心转型，最大瓶颈并非设备，而是人才。2024年发布的《视光中心建设与管理规范》明确提出，视光中心应配备具备眼科基础疾病筛查能力的专业人员。这意味着，验光师需要掌握裂隙灯检查、眼压测量、角膜地形图判读等技能。一些领先机构已开始构建“视光师胜任力模型”，涵盖临床技能、科研素养、沟通能力和数据管理能力。例如，爱尔眼科集团在其视光中心推行“星级验光师”认证，要求掌握AI辅助角膜塑形镜验配系统的操作与解读，并能参与多中心临床研究的数据采集。这种能力提升直接转化为服务价值：在长沙一家视光中心，通过近视管理联合方案（角膜塑形镜+0.01%阿托品+视功能训练），一年内将青少年眼轴年增长均值控制在0.18mm以下，远低于未干预人群的0.35mm。  ## 学术与期刊导向：循证实践反哺临床 眼科期刊和学术会议正成为人才培养的“知识引擎”。《中华眼视光学与视觉科学杂志》2025年第一期聚焦“近视管理循证专题”，发表了多篇关于低浓度阿托品长期安全性、角膜塑形镜联合多焦点软镜的对比研究。这些文献不仅为临床提供参考，更被纳入视光继续教育课程。在刚结束的“视觉健康创新发展国际论坛”上，多位专家强调：视光师应具备批判性阅读文献的能力，能从海量研究中甄别高质量证据，避免盲目跟风新技术。例如，关于“红光哺光仪”防控近视的安全性争议，正是通过学术讨论促使行业趋于规范。 ## 结语 AI可以提升效率，政策可以引导方向，但最终守护眼健康的，是具备温度与专业判断的视光人才。在近视防控这场持久战中，培养“懂筛查、精验配、能管理、会沟通”的复合型视光师，才是视光行业专业化升级的核心。