近年来，我国青少年近视防控已上升为国家战略，政策持续加码。然而，在角膜塑形镜、低浓度阿托品等干预手段日益普及的当下，如何客观、精准地评估防控效果，成为临床与科研的核心痛点。为此，我们专访了知名眼视光专家何教授，他提出：“屈光度只是表象，眼轴长度才是近视进展的‘金标准’。”
**眼轴监测：从经验判断到精准量化**
何教授指出，传统的近视管理多依赖裸眼视力和屈光度检查，但这类指标波动大、易受调节干扰。眼轴长度作为生物参数，能直接反映眼球结构变化，1毫米的眼轴增长约对应300度近视加深。“我们现在强调，每3-6个月必须监测一次眼轴，并建立儿童青少年的眼轴数据库。”他举例，某视光中心自2023年起全面引入光学生物测量仪，对8000余名配戴角膜塑形镜的儿童进行定期眼轴测量，发现约15%的孩子虽然白天裸眼视力维持良好，但眼轴增速仍超过生理性增长范围，提示需及时调整干预方案。
**AI预测模型：预警关口前移**
随着人工智能在眼科筛查中的深化，何教授团队联合计算机科学系研发了一套“眼轴增长预测模型”。该模型基于万余例6-15岁儿童的纵向数据，综合初始眼轴、角膜曲率、屈光参差、户外活动时长、父母近视史等12个变量，可输出1-2年内的眼轴增长曲线和近视风险分层。“我们在上海某区的试点中，AI模型对高度近视倾向的预测准确率达到89%，比单纯依赖屈光度筛查提前了6至9个月发现高危人群。”何教授强调，这有助于将防控节点从“近视后干预”前移至“远视储备不足期”，真正实现“治未病”。
**标准化与普及：从专家共识到视光中心落地**
当前，眼轴测量虽已写入多部专家共识，但基层视光中心和社区卫生服务中心仍存在设备不足、解读不规范等问题。何教授呼吁：“眼轴监测不是测个数值就完了，需要结合年龄、性别、种族进行百分位评估，给出个性化管理建议。”他参与制定的《儿童青少年眼轴长度测量与应用规范》将于近期发布，旨在统一测量协议、质控标准和报告格式。同时，基于互联网的远程视光平台可将眼轴数据上传云端，由AI初筛加专家复核，赋能基层医生。
**未来展望：构建数据驱动的近视防控新生态**
何教授展望，随着眼轴监测的普及和AI预测模型的成熟，未来每个孩子都可能拥有一份“眼屈光发育档案”，从3岁建档，通过穿戴设备、学校筛查等多源数据动态更新，并由AI系统发出预警、推荐干预或转诊。“这将是视光服务模式从经验驱动到数据驱动的质变。”他透露，多中心研究正在验证一种整合眼轴长度、视网膜周边离焦和脉络膜厚度的综合模型，有望进一步提升预测精度。
采访尾声，何教授特别强调：“近视管理没有一劳永逸的妙招，它是一个长期的系统工程。但只要我们紧握眼轴这把‘标尺’，善用AI这个‘引擎’，就能让防控更精准、更有效。”