近段时间，随着各省份陆续将眼保健纳入基本公共卫生服务，青少年近视防控俨然成为一场自上而下的全民行动。政策持续加码，技术手段不断丰富——低浓度阿托品与角膜塑形镜的联合应用在学术会议上被反复论证，AI辅助眼底筛查设备正以“便携+智能”的姿态下沉到社区卫生服务中心。然而，与政策热浪和技术进步形成鲜明对比的，是基层视光服务端的“冰火两重天”：一方面，筛查数据呈爆发式增长，建档率年年攀升；另一方面，真正能承接精准干预的专业视光人才极度匮乏，大量案例止步于“筛而不治”的尴尬境地。
这种“政策热、执行冷”的落差，在多地视光中心标准化建设验收中暴露无遗。以中部某省会城市为例，2024年该市为86所中小学配备自助视力筛查仪，并接入市级近视防控平台，单学期累计产生12万条屈光数据。但辖区内的基层视光中心仅不到三成配备了能够解读生物测量报告、开具光学及药物联合处方的视光医师。大量筛查异常的学生，得到的反馈往往只是一纸“建议复查”的通知单，缺乏后续闭环管理。这背后折射出的，正是业内人士反复提及的“人才断层”——传统验光师培养多侧重屈光矫正，而眼视光医学交叉背景的专业人才，尤其是能独立出具角膜塑形镜验配方案、把握低浓度阿托品用药指征的视光医师，培养周期长、数量缺口大，成为制约防控效果的关键瓶颈。
面对这一困局，先行先试地区已开始探索“双轨制”突围路径。一轨向上，依托区域眼科医联体，建立“筛查-转诊-干预”的分级协作网络。例如，浙江省部分城市规定，校园筛查发现的疑似高度近视并发症或屈光参差严重者，须通过绿色通道转诊至三甲医院视光中心，由专家团队制定个性化方案；待病情稳定后，向下转回基层视光中心进行长期随访。另一轨向下，通过“模块化培训+持续认证”模式，批量培育基层“近视管理师”。这一角色定位介于传统验光师与视光医师之间，侧重掌握生物测量、角膜地形图判读、AI辅助筛查设备操作、近视风险分层及行为干预指导等技能，培训周期压缩至3-6个月，可快速填补基层执行缺口。
在技术层面，人工智能的落地正在为“双轨制”提供黏合剂。去年年底在中华医学会眼科学术会议上，多款国产AI眼科影像系统展示了其在基层的真实世界数据：对糖尿病视网膜病变和高度近视黄斑病变的检出灵敏度和特异度均超过92%，且操作门槛极低，可由社区护士经短期培训后独立完成拍摄。这类设备如果与视力健康档案、公卫随访系统打通，即可形成“AI初筛-人工复核-定点转诊”的业务流，让有限的专业人力聚焦于确有干预价值的病例，提升体系整体效率。
当然，政策层面的持续加码也为人才培养注入了强心剂。今年年初，国家卫健委已将“眼视光技术人才”列入紧缺专业清单，多所高等医学院校增设眼视光医学本科专业，部分省份更将视光医师规范化培训纳入住院医师培训体系。但需要警惕的是，人才供给端的增量要传导至服务端，尚需3到5年周期，其间如何消化海量存量筛查数据，避免“数字泡沫”，依然是行业共同课题。
归根结底，近视防控已从“有没有产品”的初期竞赛，进入“能不能服务到位”的下半场。视光中心的价值锚点，不再仅仅是售卖一副眼镜或一片塑形镜，而是能否提供基于循证医学的持久眼健康管理。当政策、技术、人才三轴真正咬合，近视防控这场持久战才可能从“纸上蓝图”化为“现实版图”。