青光眼是全球首位不可逆致盲眼病，早期诊断和干预对延缓病情至关重要。当前，青光眼筛查已从单纯眼压测量转向结合视神经结构、视网膜神经纤维层厚度等多模态评估，AI辅助阅片技术显著提升了筛查效率。然而，从筛查阳性到确诊治疗，再到长期随访管理，仍存在断层。视光中心作为基层眼健康服务的重要节点，有望在青光眼早筛和慢病管理中发挥更大作用。
国家自然科学基金在“十四五”规划中强调精准医学和转化研究，对青光眼领域从基础到临床的转化项目给予持续支持。例如，医学科学部眼科学（H12）鼓励针对青光眼视神经保护的创新药物、基因治疗、干细胞疗法以及基于大数据的早期预警模型研究。同时，基金委设立“临床专项”，支持研究者发起的多中心临床研究，推动青光眼诊疗策略优化。
在视光中心如何承接青光眼管理方面，基金政策存在新的资助机会。青光眼的社区筛查和随访需要标准化流程和数字化平台，视光中心可联合眼科专科医院申请区域协同研究项目，探索基于远程医疗的青光眼管理新模式。例如，利用视光中心已有的眼底照相和OCT设备，结合AI辅助诊断，构建社区青光眼筛查网络。这种模式不仅解决基层筛检能力不足的问题，还能通过队列研究获得真实世界数据，为防控策略提供依据。
近期，国家自然科学基金在医学人工智能领域投入加大，鼓励开发基于多模态数据的青光眼进展预测模型。视光中心积累的长期眼健康数据具有独特价值，通过脱敏和标准化处理，可作为重要的研究资源。此外，基金委国际合作项目支持与青光眼研究国际组织合作，推动筛查标准与干预策略的全球共识。
总之，基金政策正在引导资源向青光眼全周期管理倾斜，视光中心若能结合临床需求与科研转化，有望成为青光眼防控网络的重要组成部分。这不仅需要临床医生的科研意识，也需要视光行业主动参与政策制定与项目申报，共同推动青光眼早诊早治的进步。