在近视防控领域，眼轴长度一直是评估干预效果的金标准，但眼轴变化缓慢，研究周期较长。近年来，脉络膜厚度作为反映巩膜重塑和眼部生长的敏感指标，正逐渐成为临床试验的新终点。脉络膜厚度的变化可早期预测近视进展，为干预措施提供快速反馈。
光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管成像（OCTA）技术能够无创、高分辨率地测量脉络膜厚度和血流，但传统手动分析存在主观性和效率低下的问题。人工智能（AI）的引入实现了脉络膜边界的自动分割和三维重建，提高了测量的准确性和可重复性。在多项临床试验中，AI辅助的脉络膜厚度分析已被用于评估角膜塑形镜、低浓度阿托品和户外活动等干预措施的短期效果。
例如，一项多中心随机对照试验将脉络膜厚度变化作为次要终点，纳入600名8-12岁近视儿童，随机分为角膜塑形镜组、0.01%阿托品组和联合干预组。通过AI-OCT系统自动测量黄斑中心凹下脉络膜厚度，发现干预3个月后联合组脉络膜增厚最为显著（+15.2±3.5 μm），与6个月眼轴增长放缓高度相关。该研究表明脉络膜厚度可作为早期疗效指标，加速临床试验进程。
然而，脉络膜厚度受昼夜节律、年龄和屈光状态影响，标准化测量方案和正常值参考范围仍需建立。未来，结合AI与OCT/OCTA的多模态成像将实现脉络膜三维结构和血流的动态监测，为近视防控临床试验提供更全面的评估体系。
随着技术的进步，脉络膜厚度有望成为近视临床试验的常规终点，推动更高效的循证决策。