## 专访乔教授：AI驱动下的接触镜智能验配与视光中心全流程数字化升级
近年来，眼视光行业在数字化浪潮中迎来深刻变革，人工智能（AI）技术的渗透正从辅助筛查逐步扩展到接触镜验配、近视管理及视光中心运营的全流程。在近期举办的一场眼视光学术会议上，我们专访了知名眼视光专家乔教授，围绕AI在接触镜验配中的实际应用、视光中心的数字化升级路径，以及多焦点软镜在近视管理中的最新循证证据展开深入交流。
### 从经验验配到数据驱动：AI如何重构接触镜验配流程
传统接触镜验配高度依赖验配师的个人经验和试戴反馈，尤其在角膜塑形镜和多焦点软镜的选片中，往往需要多次试戴才能达到理想匹配。乔教授指出，AI技术的介入正在改变这一局面。
“我们现在尝试利用机器学习算法，基于角膜地形图、眼轴长度、屈光度及患者生活习惯等数据，构建接触镜参数预测模型。”乔教授分享道，“在某多中心临床观察中，使用AI辅助选片的角膜塑形镜首次验配成功率提升了约25%，试戴次数平均减少0.8次。这意味着患者体验更好，医疗资源利用率也更高。”
对于多焦点软镜，AI不仅能辅助选择镜片设计，还能预测近视控制效果。乔教授提到，通过整合基线年龄、屈光度、眼轴增长速率等变量，模型可以个体化预测不同镜片设计下的眼轴延缓率，为临床决策提供参考。“但我们必须强调，AI是辅助而非替代，验配师的专业判断和医患沟通始终不可缺失。”
### 视光中心数字化升级：从“单点智能”到“全流程闭环”
视光中心的数字化转型早已不是新鲜话题，但乔教授认为，目前大多数中心的数字化仍停留在“单点智能”，如独立使用的电子病历或AI筛查设备，尚未形成数据互通的闭环。
“理想的数字化视光中心应当构建一个贯穿筛查、验配、随访、效果评估的全流程数据平台。”乔教授描绘道，“例如，校园筛查的AI系统可以直接将数据推送至视光中心数据库，验配师在接诊时能快速调取既往眼轴、屈光档案；角膜塑形镜配戴者的复查数据自动分析，异常预警实时触发；所有干预措施的效果通过大数据持续评估，反哺临床决策。”
他进一步指出，这种闭环模式的实现需要解决数据标准化和系统互操作性问题。目前，部分头部视光中心已开始尝试自建数据中台，并引入自然语言处理技术自动抓取非结构化病历信息。“但中小型视光中心往往受限于技术和资金，推广还需行业标准与政策引导。”
### 多焦点软镜近视控制：证据更新与联合干预趋势
多焦点软镜作为近视控制的有效光学手段，其循证证据近年来不断丰富。乔教授分享了一项最新随机对照试验的两年结果：针对8-12岁近视儿童，佩戴特定设计的多焦点软镜可使眼轴延长减缓约0.21毫米，近视度数增长减缓约0.48D，效果与低浓度阿托品相当，且安全性良好。
“不过，多焦点软镜并非人人适用。”乔教授强调，“临床中选择适应症极为重要，一般建议近视进展较快、年龄较小、无法耐受角膜塑形镜的儿童使用。同时，我们也在探索多焦点软镜与低浓度阿托品的联合应用，初步数据显示联合干预的眼轴延缓效果优于单一手段，且未增加不良反应。”
展望未来，乔教授认为，随着AI预测模型的成熟和可穿戴设备的普及，近视管理将迈向高度个体化。“未来的视光中心不仅是视力矫正场所，更是眼健康管理的数据枢纽。AI将成为连接患者、设备与医生的智慧桥梁，让近视防控更加精准、高效。”
*（配图：AI辅助接触镜验配界面示意图）*