近期，眼视光领域正迎来一场关于联合干预安全性的深度讨论。随着多中心临床研究数据的陆续披露，角膜塑形镜与低浓度阿托品联合应用的安全性共识正在加速形成，而AI大模型在近视进展预测中的应用，则进一步推动了防控方案的个性化定制。
在刚刚闭幕的亚太眼科学会年会上，一项覆盖中日韩12个中心、纳入逾2000名儿童的前瞻性研究引发关注。初步结果显示，对于8-12岁快速进展性近视儿童，角膜塑形镜联合0.01%阿托品治疗两年后，眼轴年增长量较单一角塑组平均减少0.15毫米，且未见因瞳孔散大或调节功能下降导致的明显视觉不适。该研究同时指出，联合方案对角膜内皮细胞密度及形态的影响与单一角塑组无统计学差异，为长期安全性提供了关键佐证。
与此同时，基于深度学习算法的近视风险预测模型正在改变临床决策模式。国内某头部眼科医院近期发布了一项AI辅助研究：通过分析逾十万份学龄儿童屈光发育档案，模型可提前18个月预测中高度近视风险，AUC达0.89。结合该模型，临床医生在制定联合干预方案时，可对高风险个体优先介入，并动态调整阿托品浓度或复诊周期。该项成果已发表于《中华眼科杂志》8月刊。
政策层面，国家卫健委近期组织的角膜塑形镜专项督查中，首次将“联合用药规范性”纳入验配机构考核，明确要求开展联合干预的机构须具备眼科医师与视光师双人评估机制，并建立涵盖日间视觉质量、调节功能、眼压、角膜内皮及眼底的联合监测档案。行业观察人士指出，这一导向将加速小型机构向具备医疗资质的视光中心转型，并推动“数字疗法”资质认证的落地。
值得注意的是，国际上关于阿托品浓度的争论仍在继续。在新加坡国立眼科中心牵头的ATOM-5研究中，0.01%与0.025%阿托品的两年疗效差异逐渐缩小，但停药后反弹效应仍需更长期数据。业内专家强调，联合方案绝非简单的“药物+镜片”叠加，而应基于眼轴、年龄、遗传及用眼负荷的生物参数进行分层管理，这正是AI落地的最佳场景。