在青少年近视防控政策持续深化的背景下，角膜塑形镜（OK镜）作为有效干预手段，其验配精准性与长期安全性日益受到关注。传统验配依赖角膜地形图与试戴评估，缺乏对角膜微观结构和泪液动态的全面分析。近期，多模态OCT技术联合人工智能的兴起，为OK镜验配提供了从眼前节到眼后节的完整影像闭环，推动近视防控进入精准化时代。
多模态OCT技术整合了前节OCT、扫频OCT和OCT血流成像（OCTA），能够同时获取角膜厚度分布、上皮重塑、泪膜形态以及脉络膜血流信息。在OK镜验配中，前节OCT可无创测量角膜各区域厚度和矢高，指导镜片参数选择，提高一次验配成功率；OCTA则动态观察配戴后眼表微循环变化，评估镜片配适与缺氧风险。一项纳入200例青少年近视患者的多中心研究显示，基于多模态OCT的个性化验配使OK镜的镜片更换率降低了18%，角膜点染发生率下降25%，显著提升了安全性和有效性。
人工智能的融入进一步释放了影像数据的潜力。深度学习算法可自动分割角膜各层结构，量化上皮厚度变化趋势，预测近视控制效果。例如，通过分析基线及随访中的脉络膜厚度变化，AI模型能够提前3个月预测眼轴增长速度，为及时调整干预方案提供依据。此外，AI辅助的角膜塑形镜配适评估系统，通过分析OCT图像中的泪液间隙和定位弧匹配程度，将验配时间缩短了30%，并减少了主观误差。
在视光中心场景中，多模态OCT与AI的结合不仅优化了个体验配，还提升了整体管理效率。视光中心作为近视防控的一线阵地，通过标准化影像采集与远程AI判读，可实现基层与专家的高效协作。部分地区已将此类技术纳入儿童屈光发育档案，形成“筛查-验配-随访-干预”的闭环管理。
未来，随着OCT分辨率的提升和AI算法的迭代，多模态影像有望揭示角膜塑形镜控制近视的深层机制，如周边离焦与脉络膜血流的关系，从而指导新一代镜片设计。在政策支持和行业推动下，影像技术正从辅助工具转变为近视防控的核心驱动力。
