专访孙教授：从人工智能预测模型到视光中心远程医疗——构建儿童近视防控的智能预警与全周期管理新体系

近年来，随着国家对儿童青少年近视防控工作的持续加码，从政策层面的考核指标细化到临床干预手段的不断革新，近视管理已迈入精准化与智能化的新阶段。近日，我们有幸邀请到著名眼视光学专家孙教授，就人工智能在近视预测中的应用、视光中心如何借助远程医疗提升服务可及性，以及全周期眼健康管理的未来趋势展开深入探讨。 **问：孙教授，您好！感谢您接受我们的专访。首先，能否请您谈谈当前人工智能技术在近视防控领域的最新应用进展？** 孙教授：人工智能在近视防控中的应用已经从单纯的筛查走向更全面的预测和管理。例如，基于深度学习算法的眼轴长度预测模型，可以通过分析儿童历年的屈光数据、角膜曲率、眼底影像等多模态信息，提前数年预判近视发生风险及进展速度。我们团队最近的一项研究显示，结合遗传背景和用眼行为数据的AI模型对高度近视的预测准确率可达90%以上。这为早期干预提供了宝贵的时间窗口。 **问：您提到多模态数据，那么视光中心在日常工作中如何有效整合这些数据呢？** 孙教授：这正是视光中心数字化转型的关键。传统视光中心的数据往往分散在验光单、角膜地形图、眼底照相和病历系统中，难以形成完整的患者画像。现在，我们提倡构建“数据闭环”：将生物测量数据（如眼轴长度、角膜曲率）、功能数据（如调节功能、双眼视觉）和行为数据（户外活动时间、近距离用眼强度）统一到电子健康档案中，并通过AI算法进行综合分析，自动生成个性化的近视风险评估报告和干预建议。这样不仅提高了诊疗效率，也保证了方案的精准性。 **问：远程医疗在近视防控中能发挥怎样的作用？视光中心如何落地这一模式？** 孙教授：远程医疗可以极大缓解医疗资源分布不均的问题。对于基层或偏远地区的儿童，通过远程验光、眼底图像传输和AI辅助诊断，基层医生或视光师可以在上级专家指导下完成初步筛查和随访管理。例如，我们与多个县级视光中心合作，建立“云端协同门诊”：患者在当地完成眼轴测量和眼底照相，数据实时上传至云平台，由AI系统初筛后，标注出高风险病例，再由省市级专家远程会诊，制定干预方案。这既保证了服务的同质化，又降低了患者的时间和经济成本。 **问：在近视干预手段上，目前联合应用低浓度阿托品和光学矫正（如角膜塑形镜、多焦软镜）已成为主流，您如何看待这种联合方案在远程管理中的优化？** 孙教授：联合干预确实能显著提升防控效果，但需要严密监测。远程医疗恰恰为这种长期随访提供了便利。比如，我们设计了一款智能眼镜或可穿戴设备，能够实时记录儿童的用眼距离、光照强度、户外活动时间等数据，并通过手机APP同步给视光师。对于使用低浓度阿托品的儿童，还可以结合智能眼压计和定期上传的裂隙灯图像，远程评估眼压和前节健康。一旦发现异常，系统会自动预警，提醒及时线下复诊。这种“线上监测+线下干预”的模式，既保证了安全性，又增强了依从性。 **问：您对未来视光中心在近视防控中的角色定位有何展望？** 孙教授：未来的视光中心一定是一个智能化、平台化的眼健康管理中心。它不仅仅是提供验光配镜的场所，而是集筛查、诊断、干预、随访、教育于一体的综合性机构。依托AI和远程技术，视光中心可以向上对接眼科医院，向下辐射社区和学校，形成分级诊疗的枢纽。同时，视光师的角色也将从单纯的技术操作者转变为健康管理师，需要具备数据分析、患者沟通和多学科协作的能力。因此，人才培养和继续教育至关重要，我们正在推动将人工智能基础、远程医疗规范纳入视光专业课程，并鼓励在职视光师参与相关培训。 **问：最后，对于广大家长和儿童青少年，您有什么建议？** 孙教授：近视防控需要家庭、学校、医疗机构三方联动。家长要树立“早监测、早预警、早干预”的意识，从3岁起建立屈光发育档案，定期检查眼轴和远视储备。同时，合理利用智能设备辅助监督孩子的用眼行为，但不要过度依赖，户外活动依然是最经济有效的预防手段。一旦发现近视苗头，应到正规视光中心或眼科就诊，在专业指导下选择个体化的防控方案。  **结语** 孙教授的分享让我们看到，人工智能与远程医疗正在深刻改变近视防控的面貌。视光中心作为连接技术与患者的桥梁，其智能化转型将为实现我国近视防控目标注入强大动力。期待更多创新实践的落地，共同守护孩子们的光明未来。