AI眼底影像与校园筛查结合：构建青少年近视防控的立体化预警网络

近年来，青少年近视防控已上升为国家战略，校园筛查作为第一道防线的重要性日益凸显。然而，传统筛查多依赖裸眼视力检查和电脑验光，存在数据孤岛、随访缺失、高度近视眼底病变漏检等痛点。2025年，随着人工智能（AI）眼底影像技术的成熟，多地开始将AI眼底相机引入校园筛查，构建“视力-屈光-眼底”三位一体的立体化预警网络。  以浙江省温州市为例，该市于今年春季学期在12所中小学试点部署便携式AI眼底相机，学生在完成常规视力检查后，现场拍摄双眼眼底照片，AI系统在30秒内自动分析视盘、黄斑、血管等结构，并生成风险评估报告。据温州市眼视光医院统计，试点期间共筛查学生1.2万余名，发现高度近视伴视网膜脉络膜萎缩、视盘倾斜等眼底异常327例，其中5例视盘水肿疑似颅内压增高，及时转诊神经科后确诊为特发性颅内高压，避免了严重后果。这一数据凸显眼底筛查在青少年眼健康管理中的关键作用。 AI眼底影像技术的优势在于高效性与客观性。传统眼底检查依赖眼科医生人工判读，难以大规模应用于校园筛查。而AI算法经过数十万张标注眼底图像训练，对高度近视相关眼底病变的识别敏感度可达95%以上，且不受操作者经验限制。同时，AI系统自动生成结构化数据，直接汇入学生电子眼健康档案，与视力、屈光数据关联，形成动态监测曲线，为个性化干预提供依据。 在校园筛查流程中，AI眼底相机的引入也推动了眼健康管理的闭环化。筛查结果通过家长端小程序实时推送，异常者自动转诊至定点医院绿色通道，随访情况实时回传至学校卫生室和区域疾控平台。这种“筛查-预警-转诊-随访”的闭环模式，有效解决了以往“筛而不治”的难题。 然而，AI眼底筛查的规模化落地仍面临挑战。首先，AI模型的泛化能力需在不同地区、不同年龄段人群中验证，避免算法偏倚。其次，数据隐私与网络安全问题亟待规范，学生眼底影像属于敏感健康数据，必须严格遵循《个人信息保护法》和医疗数据管理规范。此外，基层操作人员培训、设备维护、成本分担等也是现实问题。 展望未来，AI眼底影像与校园筛查的深度结合，将为青少年近视防控提供更坚实的证据基础。随着多模态AI（融合OCT、眼轴等数据）的发展，预警网络将更加精准。同时，政策层面已释放积极信号，国家卫健委《“十四五”全国眼健康规划》明确提出“推动人工智能技术在眼病筛查中的应用”，多个省市已将AI眼底筛查纳入基本公共卫生服务项目。可以预见，AI眼底影像将成为校园近视防控的标配工具，为儿童青少年的视觉健康保驾护航。