2025年，教育部对青少年近视防控的考核力度进一步升级，要求各级学校定期上报视力筛查数据，并纳入年度绩效考核。这一政策导向不仅推动了校园筛查的常态化，也对数据的准确性和分析应用提出了更高要求。国家自然科学基金（以下简称国自然）敏锐捕捉到这一需求，在眼科与公共卫生交叉领域增设了专项资助方向，鼓励基于大规模筛查数据的近视流行病学研究和防控策略优化。
在此背景下，视光中心作为基层眼健康服务的重要载体，被赋予了新的科研使命。基金政策明确鼓励视光中心与教育部门、学校建立数据共享机制，开展多中心、前瞻性的近视队列研究。例如，2024年启动的“中国儿童青少年近视防控适宜技术综合应用”项目，在多个省份的视光中心落地，收集了超过十万名学生的屈光档案和用眼行为数据，为近视发生发展的精准预测模型提供了宝贵素材。
与此同时，低浓度阿托品滴眼液和角膜塑形镜的临床应用正逐步走向规范化。临床专家共识的发布和验配管理要求的明确，让基层医疗机构在执行中有据可依。基金政策也相应地增加了对药物联合光学干预的临床研究资助，尤其关注长期安全性和个体化方案优化。视光中心凭借其直接接触患者的优势，成为这类实效性研究的最佳场所。
眼科人工智能辅助筛查技术的快速发展，为大规模数据采集和分析提供了有力工具。国自然基金在“医学人工智能”专项中，明确支持基于深度学习模型的眼底图像和屈光数据分析算法研发。一些视光中心已经开始尝试将AI筛查系统嵌入日常流程，不仅提高了视力不良检出率，还为科研积累了结构化数据。例如，某地区视光中心与高校合作，利用AI平台完成了区域内所有中小学生的眼底照相筛查，自动识别近视相关眼底改变，相关成果已形成论文并发表于国际期刊。
展望未来，基金政策将继续发挥指挥棒作用，引导视光中心从单纯的服务提供者向“服务+科研”双引擎转型。随着教育部考核数据的联网化和标准化，视光中心将成为数据治理和科研产出的关键节点。对于眼视光从业者而言，把握基金政策导向，积极参与多学科协作，不仅有助于提升自身科研能力，也将为推动我国近视防控事业迈向新台阶贡献力量。
