近年来，青少年近视防控已上升为国家战略，各部委联合推进的政策细则持续落地。在此背景下，眼科领域的学术交流与知识传播同样迎来深刻变革。我们有幸邀请到中华眼科学会数字医学组副组长郝明教授，就AI如何重塑眼科科研生态、学术期刊如何引领近视管理指南更新，以及视光人才培养的新动向展开深度对话。
**记者：郝教授，近期国内多个核心期刊密集发布了近视管理相关的专家共识和临床指南，您认为这些学术成果对基层视光实践有何指导意义？**
**郝明教授：** 的确，以《中华眼科杂志》为代表的期刊，近期刊发了多篇近视管理白皮书和角膜塑形镜验配规范的共识文件。这些文件并非空中楼阁，而是凝聚了多中心临床试验和真实世界数据的循证结晶。例如，新一版共识着重强调了角膜塑形镜验配前数字化角膜地形图的必备检查，以及低浓度阿托品使用中眼轴长度作为核心评估指标。这直接为基层视光中心提供了标准化操作路径，避免了经验性试错。
更关键的是，期刊正在尝试利用自然语言处理技术，将长篇指南智能转化为结构化的临床决策支持工具，嵌入到医院的HIS系统或视光中心的电子病历中，让医生在诊疗时能实时获取要点。
**记者：我们注意到，近期眼科学术会议不仅聚焦前沿科研，更增设了视光人才培训的专门板块，这背后反映了怎样的行业需求？**
**郝明教授：** 今年的全国眼科学术大会，我们特意将视光教育和AI应用列为独立单元，这正是回应行业最深的痛点——人才短缺与知识迭代滞后。据2024年的调研，我国合格的视光师缺口达近10万，而许多在岗人员的知识体系仍停留在传统验光层面。会议上，我们演示了基于大语言模型的视光虚拟带教系统，年轻视光师可以通过模拟病例训练角膜塑形镜的并发症处理，这比传统讲授效率提升了40%。
此外，会议还设立了“视光期刊面对面”工作坊，由编辑手把手指导基层医生如何将日常筛查数据转化为可发表的临床研究。我们鼓励视光中心建立自己的科研队列，正如某视光中心通过系统分析3年积累的5万条眼轴数据，发现户外活动时间与眼轴增长的非线性关系，这一成果最终发表在SCI期刊上，实现了从数据到证据的闭环。
**记者：AI技术在眼科科研转化中扮演了什么样的角色？您如何看待近期热议的AI眼病筛查与临床研究结合？**
**郝明教授：** AI正从科研的辅助工具变为核心驱动力。在近期的近视防控研究中，AI被用于融合遗传、环境、影像等多模态数据，构建了个性化的近视进展预测模型。例如，我们团队利用眼底图像深度学习算法，在社区筛查中不仅检测出豹纹状眼底，还自动量化了近视性黄斑病变的风险，这为早期干预提供了依据。
在期刊方面，我们正试点AI辅助审稿，用于快速检测统计方法和图片的合理性，把专家从繁重的基础审查中解放出来，聚焦于研究创新性的判断。同时，学术会议也借助AI匹配系统，根据参会者的研究方向智能推荐壁报和学术伙伴，促进跨机构合作。
**记者：随着角膜塑形镜、阿托品等干预手段的广泛应用，学术界如何加强安全监管的引导？**
**郝明教授：** 这是期刊和会议义不容辞的责任。我们刚刚出版的一期专刊，聚焦“角膜塑形镜长期安全的多中心队列研究”，通过整合8个中心超过2万例的数据，明确了感染风险的关键节点和操作误区。会议中，我们还推出了“不良事件上报与分析平台”的演示，鼓励全国视光中心匿名上报，利用AI聚类分析细微风险信号。这种从被动应对到主动监测的转变，正是规范化的核心体现。
**记者：最后，请您展望一下未来视光学术生态的愿景。**
**郝明教授：** 我认为，未来的视光学术圈将是“数据驱动、人机协同、研用一体”的。数字化期刊将成为活的知识库，学术会议将打破时空限制，形成全年无休的在线社区。而视光人才将在这样沉浸式的生态中成长，每位从业者的临床实践都能沉淀为科研数据，反哺共识更新。我们期待，通过学术平台的聚力，我国近视防控能真正实现从“经验医学”到“精准科学”的跨越。