在近视防控关口前移至幼儿园及学龄前阶段的政策背景下，0-6岁儿童的屈光发育档案建立与早期干预成为视光中心的新挑战。黄教授在近日的访谈中指出，AI辅助眼底影像筛查与低浓度阿托品的个体化应用，为这一年龄段的高危儿童提供了新的解决方案。
“过去我们更多关注学龄儿童，但眼轴在3岁时就已进入快速发育期，部分儿童在6岁前就已出现近视倾向。”黄教授强调。他分享了近期接诊的一个案例：一位5岁女孩因父母高度近视，在幼儿园筛查中发现眼轴长度已超过同龄均值第95百分位，屈光状态为远视储备耗尽。通过AI眼底相机快速获取眼底图像，系统自动识别出豹纹状眼底等近视相关改变，结合家族史与用眼行为评估，团队为其制定了低浓度阿托品（0.01%）联合户外活动的干预方案，并每3个月监测眼轴。“早期干预能有效延缓近视进展，但必须严格评估适应症和风险。”黄教授说道。
针对低浓度阿托品在学龄前儿童中的使用，黄教授认为应更加谨慎。“目前缺乏大规模的长期安全性数据，因此我们通常从更低的浓度开始，并密切观察调节功能变化。同时，必须结合视功能训练，避免因睫状肌麻痹导致的调节滞后。”他提到，视光中心应建立完善的随访体系，利用数字化平台记录用药反应、眼轴变化和视觉症状，实现精细化管理。
AI技术在基层的落地也引起黄教授的关注。“许多社区卫生服务中心缺乏专业的眼科医生，AI辅助诊断系统能快速筛查出高风险儿童，并给出转诊建议，大大提高了筛查效率。”他举例说，某区县通过引入便携式AI眼底相机，半年内完成了3万名幼儿园儿童的筛查，发现疑似近视前期儿童比例高达15%，其中大部分得到了及时的干预指导。
对于即将到来的全国近视防控宣传教育月，黄教授呼吁视光中心主动参与校园和社区科普，传播“六个到位”理念：筛查到位、建档到位、干预到位、随访到位、科普到位、环境到位。他认为，近视防控不仅是医学问题，更是社会系统工程，需要医院、学校、家庭和视光机构的紧密协作。
采访最后，黄教授展望了未来：“随着基因检测和AI预测模型的发展，我们有望实现更精准的近视风险分层，从而在0-6岁就实施个性化预防。视光中心需要不断提升专业能力，从单纯验光配镜向眼健康管理转型。”