近年来，我国儿童青少年近视率居高不下，已成为重大的公共卫生问题。国家卫生健康委最新数据显示，2024年全国儿童青少年总体近视率为51.9%，其中小学生为36.7%，初中生为71.4%，高中生高达81.2%。尽管户外活动、光学矫正和低浓度阿托品等干预手段取得了一定成效，但近视的病因复杂，个体差异显著，传统“一刀切”的防控模式面临瓶颈。
2025年，眼科领域的研究热点正从单纯的干预转向“基因与环境交互作用”的深层机制探索。最新发表在《Ophthalmology》等顶级期刊上的多篇研究证实，近视的发生发展是遗传易感性与环境暴露共同作用的结果。例如，一项基于英国生物银行50万人队列的全基因组关联研究（GWAS）发现，在存在高度近视遗传风险的儿童中，每天户外活动不足1小时者，其近视发病风险比遗传风险低且户外活动充足者高出3.2倍。这一发现颠覆了以往“户外活动对所有儿童同等有效”的认知，提示需根据遗传背景实施分层干预。
与此同时，环境因素的表观遗传学影响也日益受到关注。国内一项针对双胞胎的纵向研究显示，近距离用眼负荷可通过DNA甲基化修饰影响多巴胺受体基因的表达，进而改变眼轴生长的敏感性。这意味着，环境暴露不仅直接作用于眼球，还可能通过表观遗传机制留下“分子记忆”，影响近视的长期进程。
在此背景下，AI与大数据技术为破解“基因×环境”的复杂交互提供了新工具。复旦大学附属眼耳鼻喉科医院联合多家机构开发的“近视风险预测模型”，整合了200余个遗传位点、用眼行为数据、光照暴露记录及眼部生物学参数，能够预测儿童未来5年发展为高度近视的概率，准确率达87%。该模型已在全国12个视光中心试点应用，用于指导个体化的户外活动处方和光学干预选择。
政策层面，国家疾控局2025年发布的《儿童青少年近视防控适宜技术指南（修订版）》首次将“遗传风险评估”和“个体化干预”写入技术路线，鼓励具备条件的医疗机构开展基因检测和AI风险分层。视光中心作为近视防控的一线阵地，正从单纯的验光配镜向“眼健康管理+精准干预”转型。例如，温州医科大学附属眼视光医院的视光门诊已常规开展“近视基因风险评分”，并结合智能可穿戴设备监测光照和近距离用眼时间，为每位儿童制定动态调整的防控方案。
然而，精准病因学防控也面临挑战：基因检测的成本与伦理问题、数据隐私保护、基层视光人员对遗传报告解读能力的欠缺等。业内专家呼吁，加强多学科协作，制定统一的遗传咨询规范，并推动AI辅助决策系统在基层的普及。
未来，随着多组学、数字孪生和人工智能的深度融合，近视防控将从“群体化干预”迈向“个体化精准干预”，真正实现“病因导向”的防控新模式。
