2025年，国家卫健委持续推进青少年近视防控示范县创建，校园视力监测覆盖率接近100%。与此同时，AI辅助眼底筛查技术悄然走进校园，不仅为近视防控提供更精准的数据，还能从眼底照片中发现高血压、糖尿病等全身慢病的早期迹象。这一“眼科新基建”如何落地？它又将如何改变校园健康管理的格局？
## 校园筛查的升级：从视力表到眼底照片
传统校园视力筛查主要依赖视力表和电脑验光，只能评估屈光状态，无法反映眼底健康状况。然而，高度近视儿童发生视网膜病变、青光眼等并发症的风险显著增高，早期发现依赖眼底检查。AI眼底筛查设备通过便携式眼底相机采集图像，云端AI算法在数秒内完成分析，自动识别近视性黄斑变性、视盘倾斜等异常，并生成分级报告。
以浙江省某示范县为例，2025年上半年，当地为3万余名中小学生进行了AI眼底筛查，检出疑似眼底异常率2.3%，其中近视相关改变占多数，但也不乏先天性视盘异常、视网膜色素变性等非屈光问题。这些孩子被及时转诊至上级医院，避免了病情延误。
## AI如何“读”眼底？多病种识别成为可能
眼底是全身唯一能直接观察血管和神经的部位，高血压、糖尿病等慢病会在眼底留下特征性改变。AI算法通过深度学习海量标注图像，可识别微血管瘤、硬性渗出、棉绒斑等糖尿病视网膜病变征象，以及动静脉交叉压迫等高血压眼底改变。
2025年中华医学会眼科学术大会公布的一项多中心研究显示，AI在校园筛查中识别糖尿病视网膜病变的敏感度达95%，特异度98%，对高血压眼底改变的敏感度也超过85%。虽然儿童青少年中这些慢病患病率低，但早期发现对于干预意义重大。例如，一位12岁肥胖男孩在筛查中被AI提示视盘水肿，进一步检查确诊为特发性颅内高压，及时治疗后避免了永久性视力损害。
## 从筛查到管理：构建校园眼健康数据闭环
AI眼底筛查的价值不仅在于“拍照”，更在于与屈光数据、眼轴长度、用眼行为等信息的整合。各示范县正努力打通学校、视光中心与医院的数据系统，为每个孩子建立动态眼健康档案。当AI发现眼底异常或预测近视进展高风险时，系统自动推送个性化干预建议，如增加户外活动时间、调整用眼习惯或建议医学验光。
然而，挑战依然存在：设备成本、人员培训、数据隐私以及家长接受度。部分地区通过政府购买服务、医联体合作等方式降低门槛；AI厂商也开发了自动质控和远程阅片功能，减少对专业人员的依赖。
## 科普启示：让家长理解“眼底照片”的意义
对于家长而言，AI眼底筛查可能有些陌生。科普需要强调：它无创、快速、信息量大，不仅能评估近视并发症风险，还能发现其他潜在健康问题。专家建议，有高度近视家族史、肥胖或全身疾病高危因素的儿童更应定期接受眼底检查。
AI眼底筛查进校园，是近视防控从“看得见”向“看得清、看得远”的跨越。它让校园健康管理迈入精准时代，也为全生命周期眼健康打下第一块基石。