在近视防控上升为国家战略的背景下，校园视力筛查作为第一道防线，其准确性与效率直接关系到后续干预资源的合理配置。往届视光盛会多次聚焦这一主题，记录了从传统视力表检查到数字化、智能化筛查的演进脉络，其中屈光发育档案的质量控制成为讨论热点。
早期筛查多依赖裸眼视力与电脑验光，数据孤岛现象严重，且易受环境与操作者影响。随着政策要求将近视率纳入政府考核，基层筛查的规范性与可追溯性被提上日程。各地开始推广便携式自动验光仪与电子档案系统，实现筛查数据实时上传。例如，某省在试点中采用云平台管理，将筛查时间从人均5分钟缩短至2分钟，数据完整率提升30%。但与会专家指出，设备精度参差不齐、操作人员培训不足仍是主要质控痛点。
往届会议中，多项研究展示了人工智能辅助筛查的潜力。基于眼底图像的深度学习模型可在数秒内识别豹纹状眼底、视盘倾斜等近视相关改变，对高度近视并发症的预警准确率达90%以上。此外，整合眼轴长度、角膜曲率与屈光度的AI预测模型，可提前两年预测近视发生风险，为个性化干预提供依据。这些技术逐步从科研走向基层应用，部分视光中心已将其纳入常规筛查套餐。
屈光发育档案的标准化建设亦迈出关键一步。专家共识强调，档案应涵盖裸眼视力、矫正视力、屈光度、眼轴、角膜曲率等核心指标，并建议每6个月更新一次。部分地区将档案与学籍系统绑定，实现从小学到高中的全程追踪，为评估防控措施效果提供了宝贵数据。
回顾往昔，校园筛查已从粗放式迈向精细化，智能化工具的普及与质控体系的完善正推动近视防控关口前移。未来，如何实现多源数据互联互通，让筛查结果更精准地指导临床干预，仍是值得持续探索的方向。