近年来，青少年近视防控已上升为国家战略，政策密集出台，技术不断迭代。然而，在“筛、防、治”的闭环中，基层社区和偏远地区的眼健康服务能力薄弱，成为制约防控效果的瓶颈。随着眼科AI辅助诊断和远程视光平台的兴起，这一局面正迎来转机。
传统模式下，基层筛查往往依赖校园视力表检测和简易验光，不仅漏诊率高，且缺乏眼轴长度、角膜曲率等关键的生物学参数，难以实现精准预警。如今，便携式智能筛查设备结合AI算法，可在数秒内完成屈光度、眼轴测量，并直接生成风险分级报告。例如，部分地区通过5G网络将基层筛查数据传输至上级视光中心，由专业视光师远程审核，实现“基层采集、云端分析、专家把关”的分级协作。这种模式不仅缓解了基层专业人员短缺的压力，更让数据真正流动起来，避免了“筛而不治”的断链。
然而，技术落地并非坦途。部分地区的远程平台陷入了“设备竞赛”的误区，重采购、轻应用，导致数据沉睡在服务器中。更深层的问题在于，AI的筛查建议如何与临床干预有效衔接？例如，当AI提示儿童存在高度近视风险时，基层是否有能力提供角膜塑形镜验配、低浓度阿托品处方或转诊通道？这考验着视光中心与眼科医院的分工协作——视光中心应定位于初级眼保健的“守门人”，承担筛查、建档、基础矫正和健康教育；而眼科医院则负责复杂病例的诊治和手术。唯有明确功能分层，才能构建高效的眼健康网络。
值得关注的是，国际眼科会议最新研究指出，远程眼科服务不仅能用于近视筛查，在糖尿病视网膜病变、青光眼等慢病管理中同样潜力巨大。国内视光中心可借鉴这一经验，将服务延伸至全生命周期管理，从“单病种突破”转向“全人群覆盖”。此外，AI与远程技术的结合，还需解决数据隐私、医保支付等配套问题。只有让技术真正融入服务流程，而非停留于演示，才能实现视光中心的“智能蝶变”，筑牢基层眼健康的防线。