在近视防控上升为国家战略的背景下，校园筛查作为第一道防线，其数据质量与效率直接关系到防控决策的精准性。回顾往届视光大会，一个显著的趋势是从“粗放式筛查”向“标准化质控”及“智能化分析”转型。
2019年，多地开始推行基于电子化档案的视力筛查，但数据孤岛与手工录入误差仍是痛点。2020年的一场专题论坛中，多位专家展示了集成自动视力表、电脑验光仪与生物测量的一体化筛查设备，并配套云端数据平台，实现了筛查结果的实时上传与自动分级预警。某省级项目现场分享的数据显示，采用智能筛查系统后，单校筛查时间从平均3天缩短至5小时，异常转诊率提升22%，且数据完整性达到98%以上。
然而，筛查只是起点。往届会议反复强调“筛查-转诊-干预-随访”的闭环管理。2022年，基于AI的眼底影像分析在近视相关并发症早期识别中的角色成为热议焦点。一项多中心研究利用深度学习算法对超10万张儿童眼底照片进行视盘倾斜、豹纹状眼底等特征自动识别，其AUC达0.93，为高度近视风险分层提供了新工具。同年，有团队演示了可嵌入筛查流程的AI预测模型，通过屈光度、眼轴、家族史等参数预测3年内近视发生概率，准确率超过85%，为个性化干预时机选择提供了量化依据。
眼视光人工智能的另一落地场景是视光中心的流程优化。某连锁视光机构在大会分享，引入AI辅助验光决策系统后，初级验光师的处方符合率从71%提升至89%，顾客平均等待时间减少15分钟。系统通过分析历史验光数据与配镜结果，为验光师提供镜片类型、处方调整建议，尤其对青少年首次配镜的足矫或欠矫策略给出基于年龄与调节力的参考区间。
在角膜塑形镜验配领域，AI加持的角膜地形图分析软件实现了从“经验读图”到“量化风险预警”的升级。一款获得医疗器械认证的软件可自动计算镜片定位、泪液交换等指标，预测偏位与并发症风险，辅助验配师进行参数调整。多篇大会论文指出，结合AI辅助的验配流程可将首次配适成功率提升至92%，且显著降低因配适不良导致的角膜点染发生率。
往届大会中关于人工智能的讨论并非一味追捧技术，而是聚焦于“场景真需求、数据真质量、评价真效果”。专家们呼吁建立AI辅助筛查与诊断的多中心验证标准，防范算法过拟合与数据偏移。同时，对于公共卫生筛查中产生的海量数据，需在保护隐私的前提下挖掘其流行病学价值。
回望往届，校园筛查的质控升级与人工智能的场景化落地，正推动近视防控从经验驱动转向数据驱动。下一步，如何将AI决策支持无缝融入基层筛查与视光服务流程，并确保其可及性与公平性，将是持续探索的方向。