在眼视光领域，人工智能（AI）与数字化技术正深刻改变着临床实践和学术研究的格局。2025年，眼科期刊作为知识传播与学术交流的核心平台，持续聚焦于AI辅助近视预测模型与视光中心数字化转型的交叉融合，为行业提供了丰富的循证依据与创新思路。
**AI辅助近视预测：从大数据到个体化**
近年来，基于深度学习和大数据分析的近视预测模型不断涌现。例如，中山眼科中心团队在《Ophthalmology》发表的研究利用超过百万例的屈光档案数据，构建了儿童青少年近视进展预测模型，其准确率高达90%以上，能够提前数年识别高风险个体。这一成果迅速被国内多家视光中心引入，用于筛查后的个性化干预决策。眼科期刊通过快速同行评审和优先发表，加速了此类模型的临床转化。同时，期刊还关注模型的外部验证与泛化能力，提醒临床医生注意数据偏倚和伦理问题，确保AI工具的安全性与公平性。
**视光中心数字化：从孤岛到互联**
视光中心的数字化转型不仅涉及电子病历和远程验光，更包括与学校筛查数据、基因检测结果的整合。2024年发布的《视光中心数字化建设专家共识》强调，数字化平台应实现患者全生命周期眼健康数据的标准化采集与共享，并嵌入AI辅助决策模块。期刊作为共识的主要发布渠道，通过综述、指南解读等形式推动其落地。例如，《中华眼视光学与视觉科学杂志》刊发的专题文章介绍了温州医科大学附属眼视光医院的实践：通过云端平台连接校园筛查、门诊随访与干预效果评估，数据完整率提升至95%以上，极大地促进了近视防控的连续性和精准性。
**期刊的桥梁作用**
面对AI与数字化的浪潮，眼科期刊不仅发表原创研究，还组织专题研讨、邀约领域专家撰写评论，促进了跨学科对话。一些期刊开设“数字眼健康”专栏，涵盖远程医疗、可穿戴设备、大数据伦理等话题，为读者提供多维视角。此外，期刊出版机构也在积极探索自身数字化转型，采用开放科学模式，如预印本、数据共享、交互式图表等，提升科研成果的可重复性和传播效率。
**挑战与展望**
尽管AI预测模型和数字化视光服务前景广阔，但数据标准化、隐私保护、算法可解释性等挑战依然存在。眼科期刊将继续承担“守门人”角色，通过严格的同行评审和伦理审查，筛选高质量证据，引导行业健康发展。未来，随着多模态数据的融合和联邦学习技术的应用，AI模型将更加精准；而基于区块链的健康数据管理有望解决信任问题。眼科期刊将在此进程中扮演知识枢纽的角色，助力我国眼健康事业迈上新台阶。
