随着数字技术与人工智能的深度融合，眼视光领域正经历一场从“经验主导”到“数据驱动”的范式变革。近期召开的全国眼科学术大会以及《中华眼科杂志》等核心期刊的前沿报道，均将焦点集中于数字化、智能化技术在眼病筛查、诊断与全周期管理中的应用。在此背景下，我们深度访谈了国内知名眼视光专家张明教授，探讨如何利用数字化工具和精准医疗理念，统筹高度近视与青光眼的联合风险管控，构建全新的眼健康服务模式。
**记者**：张教授，感谢您接受采访。当前近视防控尤其关注高度近视的并发症，青光眼是其中致盲风险极高的一种。数字化技术在这方面有哪些突破？
**张明教授**：确实，高度近视是开角型青光眼的重要危险因素，但早期诊断常因眼压不高、视野改变不典型而延误。近年来，OCTA（光学相干断层扫描血管成像）与AI算法的结合带来了重要进展。我们团队基于深度学习模型，对超过10万例高度近视患者的OCTA图像进行分析，能够自动识别早期盘周微循环损伤和视神经纤维层变薄，将青光眼结构损伤的检出敏感度提升了32%。这项研究刚被《Ophthalmology》杂志接收，它意味着我们能在患者尚未察觉视野缺损时，就启动干预。
**记者**：从临床落地角度看，这种技术如何走向视光中心和基层眼科？
**张明教授**：这正是我们着力推进的。过去OCTA设备昂贵、解读依赖专家，难以普及。现在，我们与工程团队合作开发了基于云平台的自动分析系统，视光中心只需上传扫描数据，AI即可返回定量风险分级和随诊建议。同时，我们结合眼轴长度、角膜生物力学等参数，构建了“高度近视青光眼风险预测模型”，已在五个省份的视光中心试点。数据显示，该模型使重点人群的转诊效率提高了45%，避免了大量漏诊。
**记者**：对于长期管理，数字化手段如何发挥持续性作用？
**张明教授**：我们正在构建一个眼健康数字孪生模型。患者从青少年时期的近视档案开始，将每次的屈光、眼轴、OCT、OCTA等数据整合进个人模型，系统动态评估青光眼等并发症风险，并自动触发预警。例如，若某青少年高度近视患者眼轴一年增长超过0.35mm，且AI分析显示盘周血管密度下降，系统会建议增加低浓度阿托品联合角膜塑形镜的“光药协同”方案，并调整随访间隔。这种从“单点防控”到“全程闭环”的转变，真正实现了全生命周期眼健康管理。
**记者**：这样的模式对人才提出哪些新要求？
**张明教授**：未来视光师不仅要精通验配，还需具备数据解读和疾病的初步鉴别能力。我们正在编写《数字化视光临床决策指南》，并开展系列培训，核心是将AI辅助下的“青光眼早期线索识别”纳入视光师的核心技能。同时，推动“眼科医师-视光师-AI工程师”的跨学科协作团队，让技术真正融入日常诊疗流程。
**记者**：最后，请您展望一下这个领域的发展方向。
**张明教授**：我相信，5年内，依托全民眼健康档案和云AI平台，我们可以将高度近视并发症的管理从“被动治疗”转向“主动预测预防”。青光眼致盲的悲剧，将在数字化精准医疗时代大幅减少。这不仅是技术的胜利，更是对每一个光明梦想的守护。