从政策到基层：AI与视光中心如何破解青少年近视防控的“最后一公里”

近年来，我国青少年近视防控已上升为国家战略，政策推动力度持续加大。《综合防控儿童青少年近视实施方案》及后续考核办法明确要求，到2030年实现儿童青少年新发近视率明显下降。然而，政策落地仍面临“最后一公里”挑战——基层筛查覆盖不足、干预手段分散、专业人才匮乏。在此背景下，人工智能（AI）与视光中心的深度融合正成为破局关键，推动近视防控从“被动筛查”向“主动管理”转型。 ## 政策织网：从顶层设计到基层渗透 2024年以来，教育部联合国家卫健委等多部门，进一步压实地方责任，要求各地将近视防控纳入政府绩效考核，并强调“一增一减”（增加户外活动、减少学业负担）的落实。以浙江省为例，全省中小学教室采光照明改造完成率达95%以上，并建立学生视力电子档案，动态监测率超过90%。但西部偏远地区仍存在设备不足、专业人员短缺问题。为此，国家推动“眼科医疗资源下沉”，鼓励三级医院眼科与基层视光中心建立专科联盟，通过远程会诊和培训提升基层能力。 ## 视光中心：标准化与智能化双轨并行 视光中心作为连接医院与社区的桥梁，其服务模式正经历创新。传统眼镜店正向“眼健康管理中心”升级，引入综合验光仪、生物测量仪等设备，开展角膜塑形镜验配、视觉训练等服务。同时，行业标准化建设提速。中国眼镜协会发布《视光中心服务规范》团体标准，对场地、设备、人员资质提出明确要求，推动行业优胜劣汰。以星创视界旗下的宝岛眼镜为例，其视光中心通过“筛查-验配-随访”闭环管理，用户复查率提升30%。AI的引入则进一步赋能：AI眼底相机可30秒完成青光眼、糖网病等风险筛查，准确率达95%以上，已在部分视光中心试点投放，使基层也能开展初步眼病筛查。 ## AI下沉：打通防控的“数据孤岛” 数字化技术正在打通家庭、学校、医疗机构间的数据壁垒。例如，中山大学中山眼科中心研发的“近视防控AI云平台”，集成学校筛查数据、家庭用眼行为监测（如智能灯、穿戴设备）和临床干预记录，为每个学生生成个性化近视风险预测。该系统在广州市越秀区试点，覆盖5万余名学生，通过AI算法推送户外活动提醒、用眼时长警告，干预组近视发生率较对照组降低12%。此外，AI辅助验配系统缩短了角膜塑形镜的适配时间，通过角膜地形图自动分析，提升首次验配成功率。 ## 人才缺口：构建终身教育体系 技术落地离不开专业人才。目前，我国眼视光技师缺口超30万，尤其缺乏具备医学背景的视光医生。温州医科大学、天津医科大学等高校扩大眼视光医学专业招生，并开展“5+3”一体化培养。同时，行业强化继续教育：蔡司光学与爱尔眼科合作推出“视光菁英班”，培养具备AI工具使用能力的新一代视光师。中国医师协会眼科分会也上线“眼科AI培训课程”，覆盖基层医生2000人次。 ## 未来展望：全生命周期眼健康管理 随着0.01%硫酸阿托品滴眼液获批上市，近视干预进入“药物+光学+行为”联合时代。视光中心需整合药事服务能力，提供定期随访和副作用监测。在儿童青少年近视防控的深水区，唯有政策刚性、技术柔性与人才韧性相结合，才能织密全生命周期的眼健康防护网，让每个孩子拥有光明未来。