在眼健康管理中，眼底影像筛查是早发现、早干预的关键环节。然而，基层医疗机构长期面临设备不足、阅片医生短缺的困境。近期，多个人工智能（AI）辅助诊断系统在眼底影像领域取得突破，为基层眼病筛查带来新曙光。
以糖尿病视网膜病变（DR）为例，我国糖尿病患者超1.4亿，DR是工作年龄人群首要致盲原因。AI系统通过深度学习数十万张眼底彩照，可在数秒内完成DR分级诊断，敏感性和特异性均达90%以上。在安徽、云南等地的试点中，AI筛查将基层DR检出率提升了近40%，并大幅缩短转诊时间。
早产儿视网膜病变（ROP）是儿童致盲的重要原因，但基层新生儿科医生往往难以准确判读眼底图像。上海某三甲医院联合科技企业开发的ROP辅助诊断AI，已在多家妇幼保健院试用。该系统对需治疗ROP的检出敏感性达95%，有效避免了漏诊导致的永久视力损伤。
此外，AI在青光眼视神经评估、年龄相关性黄斑变性（AMD）分型等方面也展现出潜力。更值得关注的是，AI与便携式眼底相机结合，正在形成“基层采集、云端分析、远程诊断”的模式。例如，黔东南地区通过5G网络将村卫生室的眼底图像实时上传至县医院AI平台，诊断报告秒级回传，使偏远山区的糖尿病患者也能获得三甲医院级别的眼底检查。
然而，AI眼底筛查的全面落地仍面临挑战：数据标准化、算法泛化能力、监管政策、以及医疗责任界定等。国家药监局已批准多款眼科AI产品上市，但真实世界中的性能验证和持续优化仍需大规模多中心研究。
专家指出，AI不应取代医生，而是成为医生的“超级助手”。未来，AI将不止于筛查，更可能在疾病进展预测、个性化治疗建议中发挥作用。视光中心和基层眼科应积极拥抱这一技术浪潮，在提升服务效率的同时，为患者筑牢眼健康的第一道防线。
