近年来，随着国家对儿童青少年近视防控的持续重视，校园筛查已逐步常态化，但筛查数据的有效利用和长期追踪仍是痛点。为此，我们专访了著名眼视光专家郭教授，探讨如何借助数字化手段打通“筛查-干预-管理”闭环，并拓展至全生命周期眼健康管理。
**记者**：郭教授您好，当前校园视力筛查覆盖面不断扩大，您认为目前筛查工作还有哪些提升空间？
**郭教授**：筛查覆盖率确实进步很大，但有两个关键问题：一是数据碎片化。许多学校筛查后数据仅仅作为一次性报表，没有形成动态电子档案，无法追踪个体屈光发育趋势；二是筛查与干预脱节。筛查发现的近视高危或已近视学生，转诊和后续干预缺乏有效的衔接机制。我们正在部分地区试点“数字化校园筛查闭环系统”，筛查设备直接上传云端，结合AI快速判读，为每位学生生成包含屈光度、眼轴长度等参数的可视化档案，并自动标记异常，通过家长端推送个性化干预建议和就近认证视光中心的预约通道。
**记者**：低浓度阿托品、角膜塑形镜和离焦镜片等干预手段日益丰富，这套系统如何辅助临床决策？
**郭教授**：这正是系统的核心价值。我们把各类干预方案的适应证、禁忌证和循证推荐内置进管理平台。当孩子被诊断为近视，系统会根据年龄、等效球镜度、眼轴长度和家庭条件等，自动生成可选干预方案的风险获益分析，供医生和家长共同决策。比如，对于快速进展的低龄近视，系统会优先推荐角膜塑形镜或联合低浓度阿托品，并启动定期的眼轴监测提醒。我们已经收集了数千例多中心数据，初步分析显示，使用闭环管理的孩子，一年内眼轴增长平均减缓了0.15mm。
**记者**：您现在提倡“全生命周期眼健康管理”，这和青少年近视防控如何衔接？
**郭教授**：近视防控不应止步于18岁。我们正依托视光中心的数字化升级，将青少年屈光档案延续到成年，并与老年眼病筛查对接。年轻时高度近视的患者，中年后青光眼、白内障、黄斑病变风险显著增高。通过统一的云平台，我们可以为患者建立终身眼健康护照，在 AI 预测模型帮助下，提示未来可能的风险节点，并提前规划干预。例如，一位25岁的高度近视患者，系统会根据其眼轴历史数据、角膜厚度和基因背景，预测其40岁时发生开角型青光眼的风险，从而建议缩短眼底筛查间隔并加强视神经监测。从“治已病”到“治未病”，全生命周期管理是必然趋势。
**记者**：在视光中心智能化转型中，AI和远程服务扮演什么角色？
**郭教授**：AI 辅助诊断已从实验室走向基层。我们的系统部署了深度学习模型，能自动识别眼底照片中的豹纹状眼底、视盘倾斜等近视相关改变，敏感性达92%以上。对于缺乏眼科医生的社区，这种技术极大提升了筛查质量和效率。同时，我们联合10余家县级视光中心开展“远程视光协作网”，基层技师采集眼轴、角膜地形图和OCT图像后，AI 预标注并由省级专家复核，疑难病例实时会诊。这相当于把高质量视光服务下沉到了“最后一公里”。
**记者**：近期国内外眼科学术会议有哪些相关的进展值得关注？
**郭教授**：上月亚太眼科学会年会上，多项研究聚焦于近视机制和联合干预长期安全性。一项多中心随机对照试验显示，0.01%阿托品联合多焦软镜比单一方法更能有效控制眼轴增长，且副作用更低。此外，新型光学干预材料如渐变离焦薄膜也展示了初步成果。学术交流很活跃，但我们需要更多真实世界数据来验证推广，这也正是我们数字化闭环系统的优势所在。
**记者**：最后请您用一句话展望未来眼健康管理愿景。
**郭教授**：让每一次筛查都成为终身视觉健康的基石，用数据驱动和智慧联动织密全民眼健康网。