在高度近视防控的关键领域，眼轴长度的精准监测已成为预测病理性近视进展的核心指标。传统眼轴测量依赖频域OCT或光学生物测量仪，虽然精度可达微米级，但监测频率与数据解读往往受限于人工分析。近年来，智能光学生物测量仪结合AI算法，不仅实现了眼轴的全自动测量与质量控制，更通过连续数据流构建个体化眼轴增长曲线，提前预警异常增速。
以某三甲医院眼视光中心引入的AI眼轴监测系统为例，该设备每次测量可自动完成多次扫描并选取最佳信号，AI算法同步分析前房深度、晶状体厚度与玻璃体腔长度，输出眼轴变化趋势图。临床数据显示，该系统对眼轴年增长超过0.2mm的识别敏感度高达95%，较传统人工判读效率提升60%。
更值得关注的是，智能设备正在推动高度近视眼底并发症的早筛。便携式AI眼底相机联合超广角成像，可在基层视光中心完成豹纹状眼底、视盘旁萎缩弧等病理性改变的初筛，敏感度接近三甲医院专家水平。这种“智能设备+远程阅片”的模式，使高度近视患者的随访从每年1次医院就诊扩展为季度性社区监测。
随着2025年国际眼科学术会议对近视基因与并发症管理的聚焦，智能设备产生的纵向数据正成为真实世界研究的重要来源。AI驱动的眼轴监测网络，不仅量化了近视防控手段的长期效果，更为高度近视个体化风险评估提供了动态依据。未来，结合可穿戴眼压监测与OCT血管成像，智能设备有望构建高度近视全周期管理闭环，从被动治疗转向主动预警。