近年来，随着青少年近视率的持续攀升，近视防控已上升为国家战略。2025年，多省将视力筛查纳入学校健康体检的常态化项目，但传统筛查仅能反映屈光状态，无法揭示近视进展的深层机制。与此同时，眼科AI的突破性进展，正将防控焦点从“被动矫正”推向“主动预测与精准干预”。
**从视光中心到社区：AI让近视管理触手可及**
视光中心正经历数字化转型，远程验光与智能视力管理平台兴起。但真正的变革在于，AI将眼底图像分析、光学相干断层扫描（OCT）与屈光数据融合，构建个性化的近视风险模型。例如，基于深度学习对视网膜离焦状态的量化评估，已能提前18个月预测儿童近视进展速度，准确率较传统回归模型提升42%。这一技术使社区筛查点不再仅是“测度数”，而是通过AI云平台即时生成包含视网膜离焦特征、眼轴增长趋势的风险报告，并精准转诊至高危干预门诊。
**光学干预的“智”变：从一刀切到个性化定制**
近视管理的光学手段，如角膜塑形镜、多焦点软镜、离焦框架镜，其效果受视网膜周边离焦形态影响显著。然而，个体视网膜轮廓差异大，传统试戴法难以穷尽最佳参数。AI的突破在于：整合角膜地形图、眼轴长与黄斑区OCT图像，利用生成对抗网络预测不同光学设计下的视网膜离焦分布，从而推荐最优镜片参数。临床研究显示，AI辅助验配的角膜塑形镜，一年内眼轴增速较人工经验组减缓0.12mm，且首次配适成功率高达91%。此外，全飞秒SMILE手术的个性化方案也受益于AI对角膜生物力学的精准预测，术后视觉质量与长期稳定性提升。
**机制研究反哺AI模型：开启闭环验证**
国际眼科期刊近期密集发表近视机制研究，揭示视网膜多巴胺、脉络膜厚度与巩膜重塑的分子通路。AI将这些基础发现转化为可计算特征。例如，利用光学相干断层扫描血管成像（OCTA）量化脉络膜毛细血管密度，AI模型可评估阿托品治疗应答，避免无效用药。新型光学干预如“周边离焦软镜”的设计，也通过AI模拟不同曲率下的视网膜像面，实现离焦效果的“靶向”调控。这一从分子机制到光学设计的闭环，正被多家视光中心引入，结合远程随访与可穿戴设备数据，形成动态调整的智能近视管理方案。
**学术前沿与行业趋势**
在2025年亚太眼科学会（APAO）与中国眼科学术大会上，AI辅助近视防控成为热议专题。多项报告展示了AI在视网膜离焦预测、干眼症早期筛查、青光眼视神经分析等领域的应用。基因治疗方面，AI加速了AAV载体优化，用于递送近视相关调控基因。整体上，眼科AI与大数据融合，推动近视管理进入“预测-预防-个性化干预-监测”的精准时代，让青少年视力健康真正实现可防、可控、可管理。