近期，多家头部眼科机构与科技公司联合发布针对视光场景的垂直AI大模型，标志着眼科人工智能从单一影像辅助诊断向覆盖筛查、预测、干预、随访的全流程智能决策迈进。
这些模型基于海量眼轴长度、屈光状态、用眼行为及基因数据训练，可在校园筛查中实时生成个体化近视风险报告，并给出户外活动时长、光学矫正方案及药物干预的量化建议。在视光中心场景，AI系统可自动整合角膜地形图、生物测量及视觉功能评估结果，辅助验光师制定角膜塑形镜、多焦软镜或联合低浓度阿托品的个性化方案，并将预测误差控制在极低水平。
政策层面，国家卫健委近期强调要“利用人工智能技术提升基层眼保健服务能力”，多地试点将AI眼健康管理平台嵌入区域卫生信息系统，实现筛查数据自动上传、风险预警和转诊闭环。与此同时，行业专家在近期眼科学术会议上指出，AI模型的可解释性、数据隐私及跨机构泛化能力仍是落地关键，呼吁建立统一的眼科AI评价标准与伦理指南。
随着生成式AI与数字孪生技术的融合，未来视光中心或可构建“虚拟患者”进行方案预演与疗效模拟，进一步推动近视管理从经验导向转向数据驱动的精准医疗。这一变革不仅将缓解专业人才短缺压力，更将重塑视光服务的价值链。