深度访谈 | 从“视光AI辅助决策”到“高度近视并发症管理”：全程眼健康的智能化跃迁与视光服务生态重构

## 深度访谈 | 从“视光AI辅助决策”到“高度近视并发症管理”：全程眼健康的智能化跃迁与视光服务生态重构 **编者按：** 随着我国青少年近视率居高不下，高度近视人群不断扩大，其引发的视网膜病变、青光眼等并发症风险日益凸显。如何利用人工智能、大数据等新技术，实现从筛查、诊断到干预、随访的全程智能化管理，成为眼视光领域关注的焦点。本期深度访谈特邀知名视光专家，共同探讨视光AI辅助决策的落地应用与高度近视并发症的早期干预策略。 **AI赋能视光：从筛查到决策的智能化跃迁** 近年来，AI在眼科领域的应用已从单纯的眼底影像分析扩展到全面的视光服务。在校园筛查中，AI系统可以快速处理大量视力、屈光数据，自动生成分析报告，并识别出高风险个体。例如，某省在2024年试点的“AI+校园筛查”项目中，通过深度学习模型对眼轴、角膜曲率等参数进行综合评估，将筛查效率提升了40%，同时减少了人为误差。 在视光门诊，AI辅助决策系统能够整合患者的屈光档案、双眼视功能数据、眼底影像等多模态信息，为视光师提供个性化的防控建议。例如，对于近视进展快速的青少年，系统可根据年龄、初始屈光度、眼轴增长速度及遗传背景，推荐适宜的光学干预方案（如角膜塑形镜、离焦框架镜）或联合低浓度阿托品，并预测可能的控制效果。 然而，AI的临床应用仍面临挑战。专家指出，数据标准化和模型可解释性是当前的主要障碍。不同设备采集的数据格式不一，影响模型泛化能力；而“黑箱”决策难以让医患信服。因此，建立多中心协作的数据共享平台，开发可解释的AI算法，是推动视光AI落地的关键。 **高度近视并发症管理：从被动治疗到主动监测** 高度近视（通常指眼轴≥26mm或屈光度≤-6.00D）是多种致盲性眼病的高危因素，如黄斑病变、视网膜脱离、青光眼等。传统模式往往在并发症出现后才进行干预，预后较差。如今，随着OCT、超广角眼底成像等技术的发展，早期发现微小的眼底改变成为可能。 专家强调，高度近视患者应建立终身随访档案，定期进行眼底检查。对于出现豹纹状眼底、漆裂纹或局灶性脉络膜萎缩的患者，需要缩短随访间隔，并采取针对性干预。例如，抗VEGF药物在治疗近视性黄斑新生血管方面已取得显著疗效，但关键在于早期诊断。 此外，高度近视的遗传学机制研究为精准预防提供了新思路。通过基因检测，可以识别出高危人群，提前进行行为和环境干预，如增加户外活动、减少近距离用眼，以延缓近视进展。 **视光服务生态重构：从碎片化到全程闭环** 要实现从儿童近视防控到高度近视并发症管理的全程眼健康服务，需要重构现有的视光服务生态。专家建议： 1. **建立区域眼健康大数据平台**，整合学校筛查、视光中心、医院眼科的数据，形成完整的个体眼健康档案，实现数据驱动的个性化管理。 2. **加强视光师的角色转型**，从简单的验光配镜向眼健康管理师转变，具备解读AI报告、开展健康教育、协调转诊的能力。 3. **推动分级诊疗与双向转诊**，视光中心负责筛查、初级干预和随访，医院眼科处理复杂病例和并发症，形成高效协同的网络。 4. **普及数字化工具**，如移动端视力自测APP、用眼行为监测设备，帮助患者自我管理，提高依从性。 **案例分享：某视光中心的全程管理实践** 某连锁视光中心于2024年引入AI辅助决策系统和远程会诊平台。对于初诊的青少年，首先进行全套视光检查，数据自动上传至云端，AI生成初步评估报告。视光师结合报告与家长沟通，制定个性化防控方案。对于高度近视或疑似眼底病变的患者，通过远程平台与三甲医院眼科专家会诊，必要时转诊。同时，定期发送随访提醒，并利用智能眼镜监测用眼行为。运行一年后，该中心管理的高危青少年近视年进展率从0.85D降至0.52D，高度近视并发症早诊率提高30%。 **未来展望** 随着5G、物联网、脑机接口等技术的发展，视光服务将更加智能化、个性化。可穿戴设备实时监测眼压、眼轴变化，AI提前预警风险。基因编辑、干细胞治疗等突破性疗法有望逆转高度近视的病理改变。然而，技术的进步必须服务于人的健康，视光工作者应始终坚持以患者为中心，将循证医学与科技创新结合，构建覆盖全生命周期的眼健康守护体系。