随着国家近视防控战略的深入，0-6岁儿童的眼健康管理已成为新的焦点。近日，我们专访了某省级眼科医院视光中心主任王教授，就近视防控关口前移、视光中心转型以及AI辅助筛查等热点话题进行了深入探讨。
**关口前移：从'被动发现'到'主动管理'**
王教授指出，过去近视防控的重点多集中在学龄期儿童，但最新研究显示，0-6岁是视觉发育的关键期，也是远视储备消耗的重要阶段。如果不在此阶段进行干预，学龄期近视发生风险将显著增加。
"我们去年在省内开展了0-6岁儿童眼健康筛查项目，共覆盖12个社区、约5000名儿童。数据显示，3岁儿童中远视储备不足的比例达到15%，而6岁时这一比例上升到28%。这提示我们，近视的'种子'可能在学龄前就已埋下。"王教授说道。
为此，他们团队建立了从新生儿到学龄前儿童的全程视力档案，包括屈光度、眼轴长度、角膜曲率等关键指标，并每半年更新一次。通过早期发现远视储备消耗过快的儿童，及时进行行为干预和光学干预，有效延缓近视发生。
**视光中心转型：从产品销售到全周期眼健康管理**
传统的视光中心往往以验光配镜为主，但随着近视防控需求的升级，向医疗化、专业化转型成为必然趋势。王教授所在的视光中心近年来进行了全面升级：
- **功能分区**：设立儿童眼健康门诊、角膜塑形镜验配室、视觉训练室、干眼诊疗区等；
- **人才梯队**：引进眼视光医学博士，定期开展近视防控专项培训，建立视光师分级制度；
- **服务流程**：从单一验光转变为包含问诊、检查、诊断、干预、随访的闭环管理。
"视光中心不仅仅是配镜的地方，更应该是眼健康管理的守门人。我们要求每一位视光师都能解读眼轴、眼底照相和角膜地形图，能够为儿童制定个性化的近视防控方案。"王教授强调。
**AI辅助筛查：技术下沉与基层赋能**
为了解决基层筛查力量不足的问题，AI辅助眼底筛查技术正在发挥越来越重要的作用。王教授介绍，他们与AI企业合作，开发了基于眼底图像的儿童近视风险预测模型。
"该模型通过分析眼底血管形态、视盘特征等，结合年龄和屈光参数，可以较准确地预测未来三年近视发生风险，AUC达到0.85以上。目前已在多个社区卫生服务中心部署，筛查效率提升3倍，准确率与资深医生相当。"
AI技术的应用不仅提高了筛查效率，还使得基层医生能够获得专家级决策支持，推动了分级诊疗的落地。
**行为干预与家庭协同**
近视防控离不开家庭的支持。王教授团队开发了数字化行为干预工具，通过智能手环监测儿童户外活动时间、近距离用眼时长和光照暴露量，数据实时同步到家长端APP。
"我们要求学龄前儿童每天户外活动至少2小时，连续近距离用眼不超过20分钟。通过数据反馈，家长可以及时调整孩子的生活方式。在干预组中，6个月后远视储备消耗速度减缓了30%。"
**展望：标准化与多学科协作**
王教授认为，未来近视防控将更加标准化、个性化和智能化。国家层面正在制定0-6岁儿童眼保健技术规范，视光服务也将纳入更多医疗属性。同时，眼科、儿科、妇幼保健、教育等多学科协作将成为常态。
"近视防控是一项系统工程，需要政策、技术、教育和家庭的合力。我们将继续深耕基层，推动近视防控关口真正前移到0-6岁，让每个孩子都能拥有光明的未来。"王教授总结道。