【快讯】校园筛查2.0：AI眼底评估与云端屈光档案打通近视防控数据链

近日，全国多地启动2025年春季学期青少年视力普查，与往年不同，本次筛查大规模引入了AI辅助眼底评估系统和云端屈光发育档案平台，标志着校园近视防控从“查视力、测度数”的粗放模式，正式迈入“结构评估、趋势预测”的精准管理阶段。  据悉，在教育部等十五部门联合印发的《儿童青少年近视防控光明行动工作方案（2021—2025年）》收官之年，各地纷纷加码技术手段。以上海为例，全市近千所中小学的筛查现场，除了传统的电脑验光仪，还配备便携式免散瞳眼底相机，拍摄的图像实时上传至云端，由AI算法在数秒内完成眼底健康评估，重点识别高度近视相关的豹纹状眼底、视盘旁萎缩弧等早期改变，并将数据自动归入学生个人的屈光档案。上海市眼病防治中心临床研究数据显示，AI对中高度近视眼底改变的检出率高达92%以上，显著弥补了单纯人工筛查的不足。 “过去，校园筛查只是生成一張视力报告，家长甚至不知道孩子的眼轴长度。现在，我们依托云端平台，实现了视力、屈光度、眼轴和眼底结构的四维数据整合，每次随访都能看到近视进展的速度和风险等级，这对早期干预至关重要。”参与项目设计的眼科专家表示。这一变革背后，是国家近视防控政策对“早监测、早预警、早干预”的持续强调。2025年，校园筛查覆盖率已要求达到全国所有地市，且逐步向“一年两次、含眼轴测量”的标准靠拢。 与此同时，AI的应用不止于眼底评估。在近视预测领域，基于大语言模型的近视发展预测工具已在北京、广州、杭州等地试点。医生输入孩子的年龄、初始屈光度、眼轴长度、户外活动时间及父母近视情况等参数，AI即可给出未来1-3年的近视度数增长概率和高度近视风险预警，辅助制定个体化的光学干预或药物方案。一篇发表于《美国医学会眼科杂志》的多中心研究证实，AI模型预测青少年高度近视的曲线下面积（AUC）达到0.95，敏感性和特异性均优于传统线性回归公式。 在光学干预层面，角膜塑形镜和多点离焦框架镜等主流手段的验配也愈加依赖数字化检测。配戴前的角膜地形图、眼轴及调节功能数据直接导入智能分析系统，计算出最佳镜片参数，并在配戴后定期监测眼轴变化，动态评估效果。广州中山眼科中心近期发布的一项为期2年的队列研究表明，基于AI智能分析系统指导配适的角膜塑形镜组，眼轴年增长量比常规验配组减少0.08毫米，且并发症发生率更低。这得益于AI对微小偏位和泪液交换的精准识别，使得医生能及时调整镜片设计。 此外，2025年多个国际眼科学术会议上，围绕“近视管理的循证组合策略”成为热议话题。低浓度阿托品与角膜塑形镜的联合应用、户外活动光照参数的可穿戴量化监测、以及基于基因检测的近视易感性筛查等前沿研究，正从实验室走向临床试验。这些进展预示着，未来的近视防控将不再是单一的视力矫正，而是融合药物、光学、行为和环境因素的立体化防控体系。 视光行业的产业端也闻风而动。国内多家眼科器械厂商已推出集视力筛查、眼底照相和生物测量于一体的校园智能筛查车，并配套云端数据管理系统，直供基层社区卫生服务中心。这种“移动视光门诊”模式，不仅提升了筛查效率，更通过数据互联打通了学校、家庭和医疗机构的防控网络，真正实现“筛、防、治”一体化。专家指出，当全国数千万儿童的屈光档案在合规脱敏前提下形成大数据池，AI算法将持续进化，推动我国的近视防控策略从“经验摸索”转向“数据驱动”，为最终降低近视发生率提供坚实的科学依据。