近年来，近视已成为全球性的公共卫生问题，尤其在亚洲地区形势严峻。我国政府高度重视，持续推进青少年近视防控国家战略，“光明行动”等系列政策正逐步细化落地。在此背景下，如何借鉴国际先进经验，并结合本土实际，构建高效协同的防控体系？在近期召开的Vision China 2025学术会议上，我们有幸专访了国内知名眼视光学专家顾教授，他分享了对于全球近视防控趋势、技术标准化以及视光中心数字化转型的深度见解。
**问：顾教授，您多次参与国际眼科学术交流，能否谈谈全球近视防控的最新趋势和共识？**
**顾教授：** 从全球视野看，近视防控已从单一措施走向多手段联合干预。国际近视研究学会（IMI）等机构发布的白皮书，不断强调户外活动的重要性，并积极评估低浓度阿托品、角膜塑形镜、多焦点软镜等光学手段的长期疗效与安全性。比如，低浓度阿托品，特别是0.01%浓度的临床研究数据显示其延缓近视进展的有效性，且反弹效应较低，但长期使用的安全性和最佳停药策略仍是研究热点。值得注意的是，不同种族和遗传背景的响应存在差异，因此，我们亟需建立基于中国儿童青少年的标准化干预方案和长期随访数据库。这正是国家眼部疾病临床医学研究中心等机构目前着力推动的工作。
**问：国内“光明行动”要求建立儿童青少年屈光发育档案，实现早筛早干预。在技术落地过程中，您认为关键挑战是什么？**
**顾教授：** 关键在于“标准化”和“数字化”。我们需要确保从校园筛查、社区初检到视光中心专业评估的每一个环节，数据采集标准统一。比如，眼轴长度测量正成为比屈光度更为敏感的指标，但不同设备的测量误差必须得到控制。更关键的是，如何打破数据孤岛？我倡议推动建立区域性甚至全国性的眼健康大数据平台，将筛查数据、医院诊疗数据与家庭监测数据打通。这离不开人工智能（AI）的助力。
**问：您提到了AI，目前眼科AI在视光筛查和诊断中的应用进展如何？**
**顾教授：** AI在视光领域的应用正从实验室走向临床，尤其在基层筛查中展现出巨大价值。基于云端的AI眼底影像分析系统，可以瞬间评估视网膜的近视性改变，预判高度近视并发症风险。同时，AI驱动的视力筛查系统能够自动完成裸眼视力、屈光度的检测，并直接生成电子档案，大幅提升筛查效率。例如，我们团队正在研发的AI模型，可结合基因数据、环境因素和眼部生物学参数，预测个体近视进展速度，为个性化干预提供决策支持。这在当前视光人才严重不足的国情下，是提升覆盖率和均质化服务的有效路径。
**问：面对视光行业向专业化、数字化服务转型，视光中心和综合医院眼科应如何调整服务模式？**
**顾教授：** 传统的“验光配镜”模式必须向“眼健康管理”升级。视光中心需要成为连接校园筛查和临床专科的枢纽。其建设不能只追求硬件，更应注重“服务流程再造”和“人才梯队建设”。我们提倡“医-教-产-研”一体化的培养体系，对视光师进行分级认证和持续教育，尤其要强化其在近视管理、接触镜验配、低视力康复等方面的能力。同时，积极利用远程验光、数字化随访工具，将专业服务从中心辐射到家庭和学校，实现全周期、全场景的眼健康守护。未来，视光中心将不再是简单的眼镜店，而是青少年近视防控的前沿阵地和成人视觉品质管理的服务中心。
**问：最后，请您对未来的近视防控与视光发展做一句话展望。**
**顾教授：** 以循证为基石，以数字化为羽翼，构建一个政策引导、科技驱动、专业支撑、全民参与的近视防控生态，让每一个孩子都能拥有光明的未来。
**专家简介：** 顾教授，博士生导师，任职于国家眼部疾病临床医学研究中心，长期从事近视发病机制、临床干预和公共卫生政策研究，主持多项国家级重大课题，在《Ophthalmology》等国际眼科顶级期刊发表论文百余篇。