随着教育部推动全国儿童青少年近视防控试点工作的深入，校园视力筛查已广泛开展，但数据利用率低、家校医三方信息断层成为新的瓶颈。如何将筛查数据转化为个性化干预方案，并实现长期追踪？本期《深度访谈》特邀视光信息化专家、眼科临床医生及基层学校卫生负责人，共同探讨数据驱动的近视防控新模式。
**从“查了白查”到闭环管理**
“目前大多数学校的筛查数据仅仅是一份报告，家长收到后可能看一眼就束之高阁，后续干预跟不上。”某市级视光中心信息化负责人指出。传统的筛查模式存在“三缺”：缺连续性、缺反馈机制、缺干预路径。专家们认为，破局关键在于构建家校医三方联动的数据平台，实现筛查-预警-干预-随访的闭环。
例如，某试点地区通过建立学生眼健康电子档案，将每学期的视力、屈光度、眼轴等数据动态记录，系统自动标记近视高危学生，并推送个性化防控建议至家长端；对于已近视学生，则转介至定点视光中心进行医学验光与干预。同时，平台与学校教务系统联动，将体育课户外活动时长、教室灯光改造等环境数据进行整合分析。
**AI辅助的精准分级**
筛查数据的深度利用离不开AI技术的助力。目前，基于眼底照相的AI辅助系统已能在基层大规模筛查中快速识别近视性黄斑病变等风险，并结合眼轴增长模型预测近视发展趋势。专家强调：“AI不是替代医生，而是帮助我们将有限的眼视光人力集中在最需要干预的孩子身上。”例如，某企业研发的校园筛查系统可在5秒内完成双眼自动检测，并生成包含风险等级、干预建议的二维码报告，家长扫码即可查看详情并预约复查。
**挑战与反思**
尽管技术可行，但推广仍面临挑战。数据安全与隐私保护、跨部门协作机制、基层专业人才短缺等问题亟待解决。专家呼吁，政策层面应进一步明确数据标准与共享边界，同时加大视光师、校医的专业培训，让筛查数据真正成为行动的指引。
（图中展示学校筛查场景，学生正通过AI视力筛查设备进行检测，数据实时上传至云端平台。）
**结语**
近视防控是一场持久战，数据是决策的基石。只有当校园筛查数据不再孤单，家校医三方真正协同，近视防控的“最后一公里”才能被有效打通。未来，我们期待更多创新技术与管理模式，让每一个孩子的视力变化都被看见、被关注、被干预。