在青少年近视防控上升为国家战略的背景下，眼轴长度作为近视进展的核心生物学参数，正逐渐取代单纯视力成为评估干预效果的金标准。2025年最新发布的《儿童青少年近视防控适宜技术指南》强调，将眼轴监测纳入常规视力健康档案，并鼓励采用人工智能（AI）辅助分析眼轴增长轨迹，以实现个体化预警和干预。
临床实践中，眼轴测量在视光中心的普及率显著提升。以某省级视光中心为例，通过引入光学生物测量仪，对辖区3万余名中小学生建立包含眼轴、角膜曲率等参数的眼健康档案。同时，基于机器学习算法开发的眼轴预测模型，可根据基线眼轴、年龄、屈光度和户外活动时间等变量，预测未来1-2年近视发生风险及进展速度，准确率达85%以上。该模型已嵌入视光中心的信息系统，自动生成风险分级报告，辅助医生制定干预方案。
在光学干预方面，离焦镜片和角膜塑形镜的临床选择越来越依赖眼轴数据。对于眼轴增速较快（年增长>0.36mm）的儿童，联合使用低浓度阿托品可显著减缓眼轴延长。近期一项多中心RCT显示，0.01%阿托品联合多焦点软镜治疗1年，眼轴增长量较单用软镜组减少0.12mm，且耐受性良好。
此外，人工智能在眼底影像分析中的进展为近视并发症预测提供了新工具。基于OCT和眼底照相的深度学习算法可识别早期黄斑劈裂、脉络膜变薄等病理性改变，结合眼轴数据和遗传风险评分，可构建高度近视并发症的风险模型。某三甲医院眼科利用该模型对高度近视人群进行分层管理，使视网膜脱离等严重并发症的早期检出率提高30%。
当前，眼视光服务模式正从传统验光配镜向医疗化、标准化视光中心转型。视光中心通过配备眼轴测量、眼底照相、AI辅助诊断等设备，建立从筛查、建档、干预到随访的闭环管理。同时，眼视光继续教育项目频繁开展，提升视光师对眼轴数据的解读能力和AI工具的应用水平。
未来，随着多点离焦、人工智能、基因检测等技术的进一步融合，基于眼轴动态监测的精准近视管理将成为临床常态，为儿童青少年提供全生命周期的眼健康保障。