近年来，青少年近视防控已上升为国家战略，随着“光明行动”等政策进入收官攻坚期，基层视光服务网络的建设成为落实防控目标的关键一环。然而，基层眼健康服务长期面临两大瓶颈：专业人才短缺与筛查效率低下。在此背景下，人工智能辅助诊断系统与视光中心标准化人才培育体系的结合，正为近视防控的“网底”插上数字双翼，探索出一条可持续的发展路径。
## 从“人海战术”到“AI哨兵”：基层筛查的智慧化转型
在传统校园视力筛查中，依赖校医或志愿者手动检查的模式不仅耗时耗力，更存在数据误差大、转诊效率低等问题。如今，随着眼底图像AI分析、屈光发育档案自动预警等技术的成熟，筛查场景正在发生根本性变革。以浙江省某县级市为例，2024年起全面引入便携式AI眼底相机与云平台系统，将单次筛查时间从人均8分钟压缩至2分钟，并将结果实时传至区域视光数据中心。系统能自动识别近视高危个体，触发转诊提醒，使转诊率提升了35%。这种“AI哨兵”模式不仅弥补了基层医务人员眼科技能的不足，更通过动态积累屈光发育档案，实现了从“一次性检查”到“全周期监测”的跨越。
## 缺口与破局：视光中心人才的标准化锻造
然而，技术工具只能解决“能筛查”的问题，后续的干预与管理依旧离不开专业视光师的深度参与。我国视光中心数量虽快速增长，但合格从业者严重匮乏，不少机构存在验光流程随意、近视管理方案千篇一律的现象。为此，多地开始推行视光中心标准化建设，并联合高校与行业协会建立人才认证体系。温州医科大学附属眼视光医院牵头实施的“视光骨干孵化计划”便是一个典型样本：通过“理论集训+社区驻点实操+AI案例模拟”的三段式培养，两年内已为基层输送逾600名具备近视综合管理能力的视光师。他们在掌握OK镜验配规范、低浓度阿托品用药指导等技能的同时，还能利用数字化工具解读生物测量数据，为儿童制定个性化防控策略。这种标准化、数字化的复合型人才培养，正逐步填平基层服务的专业洼地。
## 双翼共振：数字智能与专业人才在基层的协同
AI筛查与标准人才并非孤立发展，两者的深度协同才能释放最大效能。例如，中山眼科中心领衔研发的“粤Eye睛”系统，不仅内嵌AI眼底风险评估模块，还内置了符合最新临床指南的辅助决策功能。当基层视光师面对一名眼轴增长过快的儿童时，系统能自动调取该生的屈光档案、遗传背景及行为数据，给出OK镜与离焦镜片的选择概率、随访建议，甚至警示药物联用的注意事项。视光师结合自身判断与系统建议，服务水平接近上级医院专家。这种“人机协同”模式在珠三角地区试点后，社区视光中心的患者信任度提升52%，复诊率提高28%，形成了良好的基层服务黏性。
## 展望：构建黏合技术与人力的防控生态
面向未来，近视防控的“最后一公里”需要技术与人力的无缝黏合。一方面，AI系统需进一步从“辅助筛查”向“预测预警”延伸，利用大数据预判区域近视流行趋势，辅助公共卫生决策。另一方面，视光人才培养需加速向“数字化视光师”转型，增加生物统计学、AI工具应用等课程，并推动职称评定与岗位准入的全国统一。唯有让专业的人用好智能的工具，才能真正筑牢基层网底，实现从“看得清”到“管得好”的近视防控新愿景。
