随着教育部等十五部门联合印发的《儿童青少年近视防控光明行动工作方案（2021—2025年）》进入冲刺阶段，各地近视防控改革试验区正加速从“试点探索”迈入“深水区”攻坚。近日，多个省份陆续公布2024年青少年近视率通报数据，并同步上线基于AI大数据的近视综合防控平台，标志着近视管理从传统“人海战术”向“数据驱动”的精准模式跃迁。
**AI筛查：从“测视力”到“算风险”**
传统校园筛查主要依赖裸眼视力检测和电脑验光，存在效率低、数据碎片化等问题。如今，多地引入AI眼底相机和深度学习算法，可在10秒内完成双眼屈光度、眼轴长度、角膜曲率等关键参数的采集，并自动生成包含近视风险分级的电子档案。以浙江省某改革试验区为例，全区86所中小学已部署AI筛查终端，累计为12万名学生建立动态屈光发育档案，筛查效率提升70%，高危学生识别准确率达92%。AI平台还能结合用眼行为数据（如户外活动时长、近距离用眼时间）进行未来一年近视发生概率的预测，为个性化干预提供依据。
**干预闭环：从“一刀切”到“精准处方”**
基于筛查和预测结果，平台自动将学生分为低、中、高风险组，并推送分级干预建议：低风险组侧重健康教育和户外活动督促；中风险组建议定期复查并考虑低浓度阿托品或功能性框架镜；高风险组则转诊至定点视光中心进行角膜塑形镜验配或联合干预。广州市某区试点“AI预警-绿色转诊”通道，高风险学生可在3个工作日内完成视光中心全套检查，并纳入跟踪管理。数据显示，试点区高危学生近视进展速度减缓了35%，高度近视发生率同比下降2.1个百分点。
**视光中心：标准化承接“转诊”需求**
筛查与干预闭环的打通，对视光中心的接诊能力和服务质量提出更高要求。新版《眼视光中心基本标准》对面积、设备、人员配比等作出硬性规定，推动视光中心从“眼镜店模式”向“医疗级服务”转型升级。多家头部连锁视光机构已引入智能验配系统，通过角膜地形图AI分析优化角膜塑形镜参数选择，将首次验配成功率从82%提升至95%，并发症发生率显著下降。
**挑战与展望**
尽管AI辅助近视防控成效初显，但数据孤岛、设备标准不统一、专业人才缺口仍是待解难题。专家呼吁建立国家级近视防控大数据中心，统一数据接口和质控标准，并加速培养“医工结合”的视光医学人才。随着5G、边缘计算等技术的发展，未来有望实现筛查数据实时上传、AI实时分析、干预效果动态追踪的全闭环管理，真正将青少年近视防控推向精准化、智能化新阶段。
