近年来，低浓度阿托品作为延缓儿童近视进展的有效手段已得到广泛认可，但其作用机制和长期安全性仍需深入研究。视网膜微血管系统在近视发生发展中扮演关键角色，而传统眼底检查难以早期捕捉微血管的细微改变。OCT血流成像（OCTA）技术的成熟，为无创量化视网膜微血管提供了可能。
最新研究显示，低浓度阿托品可改善近视儿童黄斑区血流密度，且这种改善与眼轴增长减缓相关。AI算法能够自动分割视网膜各层并量化血管参数，如血管密度、血流指数等，极大提高了评估效率和准确性。在临床应用中，视光中心可利用AI-OCTA平台动态监测用药后视网膜微血管变化，结合眼轴和屈光度数据，构建个性化疗效预测模型。
然而，目前相关研究样本量较小、随访时间有限，亟需多中心、大样本的前瞻性队列研究来验证微血管参数作为疗效生物标志物的可靠性。此外，AI模型的跨设备泛化能力也是临床落地的挑战。未来，随着影像组学和深度学习技术的进步，OCTA将有望成为评估近视防控干预效果的重要影像学工具，为儿童近视的精准管理提供新视角。
总之，AI赋能的OCTA血流成像为揭示低浓度阿托品的作用机制和疗效预测打开了新窗口。在政策推动和临床需求的双重驱动下，这一影像技术将在视光中心及眼科临床中发挥越来越重要的作用，助力青少年近视防控迈向精准化、个体化新时代。