近年来，近视防控已从单纯的屈光矫正走向多维度、个性化的综合管理。眼轴长度作为核心监测指标，其局限性日益凸显：它无法反映眼球后极部结构的细微变化，尤其是脉络膜和巩膜的早期重塑。这一盲区正被扫频OCT（SS-OCT）与人工智能（AI）的联合应用所填补，为近视进展的机制研究和疗效评估打开了新视野。
### 脉络膜-巩膜界面：近视防控的新靶点
传统观点认为，近视进展的本质是眼轴延长，而眼轴延长是巩膜变薄、脉络膜萎缩的继发结果。但近年研究发现，脉络膜厚度的动态变化可能先于眼轴改变，并可作为近视进展的敏感预测指标。例如，低浓度阿托品控制近视的机制之一，正是增加脉络膜厚度、改善巩膜缺氧微环境。然而，脉络膜厚度的精确测量并非易事，尤其是后极部区域，传统时域OCT在深度和分辨率上存在局限。扫频OCT以其更长的波长（约1050nm）和更深的穿透力，能够清晰显示脉络膜-巩膜界面（CSI），甚至观察到巩膜内层结构。
### AI量化分析：从二维厚度到三维微结构
在扫频OCT图像上，从脉络膜内界到巩膜内界的距离可被精确分割，但手动测量不仅耗时且重复性差。AI深度学习算法的引入，使得全自动、高精度的脉络膜三维厚度图谱成为可能。例如，一项针对儿童近视队列的研究中，AI辅助的SS-OCT分析显示，近视快速进展者的黄斑中心凹下脉络膜厚度年变化与眼轴增长呈显著负相关，且其预测效能优于单纯眼轴数据。更进一步，AI还能提取脉络膜血管指数、基质-血管比等微结构参数，揭示早期脉络膜血流变化。
### 临床应用场景：从科研到视光中心
在视光中心，基于SS-OCT的脉络膜评估正逐步纳入青少年近视管理流程。对于使用低浓度阿托品或角膜塑形镜的儿童，定期监测脉络膜厚度变化，可早期评估治疗应答，并为调整方案提供客观依据。例如，一位8岁女童在使用0.01%阿托品3个月后，眼轴增长虽未明显放缓，但AI-OCT显示其脉络膜厚度较基线增加12μm，提示药物起效的早期信号，临床决策得以维持原方案而非贸然加药。此外，脉络膜-巩膜界面的形态变化也与高度近视后巩膜葡萄肿风险相关，为并发症预警提供新指标。
### 挑战与展望
尽管前景广阔，但该技术的推广仍面临成本、标准化及培训等挑战。未来，随着便携式SS-OCT设备下沉和AI模型的泛化能力增强，基于脉络膜-巩膜界面的影像评估有望成为近视防控的常规手段，助力实现从“控眼轴”到“护结构”的转变。