在近视防控迈向精准化与全周期管理的当下，眼底微血管的早期改变正成为学界竞相探索的预警前哨。近期，《中华眼科杂志》与国际眼科权威期刊连续发表多篇基于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）的重磅研究，将“血流分形维数”这一生物数学指标引入高度近视黄斑病变的早期识别，并借助深度学习构建智能评估模型，为打破传统结构指标滞后性提供了全新范式。
传统OCTA研究多聚焦于黄斑中心凹无血管区面积、血管密度等二维参数，但近视性黄斑病变的早期微血管重塑常呈现复杂的网络拓扑改变，常规指标敏感度不足。由复旦大学附属眼耳鼻喉科医院领衔的多中心团队，通过对1200例高度近视患者长达3年的纵向队列分析，首次发现黄斑深层毛细血管丛的“血流分形维数”下降可提前18个月预警弥漫性脉络膜萎缩的发生，其AUC值达0.91，显著优于中心凹下脉络膜厚度（AUC 0.79）。分形维数量化了血管网络的复杂度和空间填充能力，当微血管出现早期稀疏、迂曲或分支减少时，该数值即出现可测量的衰减，实现了从“看形状”到“算结构”的维度跃升。
更引人注目的是该团队同步开发的“OCTA-ViT”深度学习系统。该系统基于视觉Transformer架构，直接对OCTA的横断面（en face）图像进行端到端分析，无需人工勾画血管边界，即可自动输出黄斑缺血风险指数和未来3年进展为病理性近视的概率。在内部验证集和三家外部医院的独立测试中，模型的灵敏度和特异度分别达到93.5%和88.7%，且对低质量图像的鲁棒性优于传统卷积神经网络。目前，该模型已嵌入视光中心的OCTA检查流程，单次检查可在30秒内生成结构化报告。
这一突破与当前教育部联合开展的青少年近视防控适宜技术推广及视力监测数字化浪潮高度契合。随着校园视力筛查从单纯屈光度向眼生物学参数迈进，便携式OCTA设备的小型化使得在视光中心、甚至基层医疗筛查中实施“微血管体检”成为可能。然而，专家警示，血流分形维数作为新标志物，其生理基础中脉络膜血流与巩膜缺氧的级联关系尚未完全阐明，且需建立按年龄、眼轴长度校正的标准数据库。未来，结合人工智能辅助验光的普及和低浓度阿托品、光学干预的真实世界研究，OCTA微血管指标或将成为评价近视控制疗效的替代终点，推动防控评估从“屈光度延缓”深入到“眼底健康维护”的新层级。
该项研究还引发了国际眼科会议的广泛讨论，在近期亚太眼科学会近视论坛上，多项报告将OCTA列为高度近视并发症管理的关键技术。可以预见，OCTA与多组学、可穿戴眼压监测的融合，将编织一张近视性黄斑病变的早期预警网，为亿万青少年视觉健康筑起一道“微血管防线”。