近年来，人工智能（AI）与大数据技术在眼科领域的应用突飞猛进，尤其在青少年近视防控场景中，AI辅助筛查与大数据分析正成为提升筛查效率与精准度的关键工具。据2024年发布的《中国眼健康白皮书》显示，我国儿童青少年总体近视率仍高达51.9%，且低龄化趋势明显，传统的校园视力筛查因人力与设备限制，难以实现高频次、全覆盖的监测。而AI驱动的自动验光仪、眼底影像分析系统及基于云平台的数据管理，使得大规模校园筛查的覆盖率与数据质量大幅提升。例如，某省在2024年秋季学期采用便携式AI视力筛查设备，仅用两周即完成全省中小学近300万学生的视力与屈光数据采集，AI算法自动识别近视高风险个体并生成个性化预警报告，效率较传统方式提升5倍以上。
在此背景下，【专家名录】栏目作为眼视光领域的权威智库，正积极整合AI筛查、大数据分析与临床专家资源，构建“智能-精准-闭环”的校园近视防控支持体系。具体而言，专家名录收录了在眼科AI研发、流行病学、视光临床及公共卫生管理等领域具有丰富经验的专家，他们不仅参与AI算法的开发与验证，还主导了多项大规模真实世界研究，为筛查数据的解读与干预策略提供循证依据。例如，由专家名录中的核心专家牵头的一项多中心研究，利用深度学习模型对超过50万份眼底图像进行近视性黄斑病变的早期识别，敏感度与特异度均超过95%，成果发表于《Ophthalmology》期刊，为校园筛查中眼底并发症的早期发现提供了技术支撑。
此外，专家名录通过组织线上线下的学术交流与培训，推动AI筛查的标准化与质控规范。2024年12月，在“全国眼科人工智能与大数据学术会议”上，多位专家名录成员联合发布《基于AI的校园近视筛查与数据管理专家共识》，明确了AI设备的技术要求、数据安全规范及筛查流程，为基层医疗机构与学校提供了可操作性的指导。同时，专家名录构建了覆盖全国的眼健康大数据平台，整合筛查数据、电子健康档案与环境因素，实现近视发展趋势的动态监测与区域对比，助力卫生决策部门精准配置资源。
展望未来，【专家名录】将持续追踪AI与大数据在近视防控中的前沿应用，汇聚跨学科专家，打造集智能筛查、精准干预、长期随访于一体的校园近视防控新型智库，为降低我国青少年近视率贡献智慧与方案。