专访冯教授：人工智能驱动的个性化近视防控与视光服务新模式

 **引言** 近年来，我国青少年近视率居高不下，近视防控已上升为国家战略。随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，近视防控正从传统的“一刀切”模式向个性化、精准化方向迈进。为此，我们特邀国内知名眼科与视光专家冯教授，就AI在近视防控中的应用、视光服务模式创新以及未来趋势进行深入解读。 **记者：冯教授您好，感谢您接受我们的专访。目前AI在眼科和视光领域的应用非常热门，您如何看待AI在青少年近视防控中的角色？** **冯教授：** 你好。AI在近视防控中正发挥着越来越重要的作用。传统的近视筛查主要依赖人工视力检查和验光，效率低且容易受主观因素影响。而AI技术，特别是深度学习算法，能够通过分析眼底图像、眼轴长度、屈光度等多维数据，实现近视的早期预测和精准分层。例如，我们团队研发的AI模型可以基于儿童的眼底照片和屈光参数，预测其未来三年发生高度近视的风险，准确率达到85%以上。这为早期干预提供了科学依据。 **记者：您提到的多模态数据融合，具体是如何实现的？在临床上如何落地？** **冯教授：** 多模态数据融合是AI精准预测的关键。我们整合了基因组学、环境因素、行为习惯（如户外活动时间、近距离用眼时长）以及眼部生物学参数（眼轴长度、角膜曲率、前房深度等）。通过构建深度学习模型，能够综合分析这些数据，输出个性化的近视进展风险评分。在临床上，我们已经在部分视光中心试点推行“智能近视风险评估系统”，家长只需在手机端填写问卷并上传孩子的眼底照片，系统即可生成报告，给出防控建议，大大提升了筛查效率和覆盖率。 **记者：除了筛查和预测，AI在近视干预措施的选择和优化上能发挥什么作用？** **冯教授：** AI可以帮助实现干预措施的智能匹配。例如，对于低浓度阿托品、角膜塑形镜、离焦软镜等不同干预手段，AI模型可以根据患者的年龄、近视度数、眼轴增长速度、家庭经济状况等因素，推荐最合适的方案，并预测可能的疗效和不良反应。此外，AI还能用于监测干预效果，通过定期分析眼部数据，动态调整治疗方案。我们正在开展一项多中心研究，利用机器学习算法优化角膜塑形镜的验配参数，初步结果显示，AI辅助验配的镜片适配性和近视控制效果均优于传统方法。 **记者：当前视光中心建设成为行业热点，您认为AI技术如何推动视光服务的升级？** **冯教授：** 视光中心的标准化建设和智慧化转型是未来趋势。AI可以赋能视光服务的全流程，比如： - **智能分诊**：基于患者主诉和基础数据，AI系统自动推荐检查项目，减少等待时间。 - **远程验光**：通过AI辅助的远程验光系统，基层医疗机构可以获得三甲医院级别的验光服务，缓解视光人才短缺问题。 - **个性化视觉训练**：利用VR/AR技术和AI算法，为视功能异常患者定制趣味性强、依从性高的视觉训练方案。 - **大数据质控**：AI实时监控视光中心的运营数据，分析服务质量，提出改进建议。 **记者：在您看来，当前AI在近视防控中应用还面临哪些挑战？** **冯教授：** 挑战主要有三点：一是数据标准化问题，不同设备和机构采集的数据格式不一，影响模型泛化能力；二是算法可解释性不足，临床医生和患者对“黑箱”决策存在疑虑；三是伦理和隐私保护，需要建立完善的数据安全机制。为此，我们正在联合多家单位制定《眼科人工智能临床应用指南》，推动AI的规范化落地。 **记者：最后，请您展望一下未来五年近视防控领域的发展趋势。** **冯教授：** 未来五年，我认为会呈现几个特点： 1. **精准化**：基于基因、环境、行为的个体化近视风险预测将成为常规手段，干预措施将实现“一人一策”。 2. **智能化**：AI全面融入筛查、诊断、干预、随访各环节，形成全生命周期的智能眼健康管理闭环。 3. **网络化**：依托5G和物联网，构建“家庭-学校-社区-医院”四位一体的近视防控网络，实现数据互联互通。 4. **融合化**：眼科与视光、公共卫生、信息技术等学科的交叉融合将更加深入，产生更多创新成果。 **结语** 感谢冯教授的精彩分享。人工智能正在为青少年近视防控注入新的活力，我们期待在科技的助力下，孩子们能拥有一个光明的未来。