AI赋能近视防治的每个环节

原标题：AI赋能近视防治的每个环节

我国近视患者超7亿人，而注册的眼科医师不足5万名。临床需求与医疗资源严重失衡，人工智能正成为破局的关键，从术前精准评估到全生命周期眼健康管理，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科的AI新技术正有效辅助着近视防治的每一个环节。

AI辅助圆锥角膜筛排，防范术后角膜扩张

激光手术是许多近视患者摘镜的首选，但亚临床期圆锥角膜却如同一颗隐形地雷。正常的角膜像一颗光滑的半圆形球面，保证光线准确聚焦。而圆锥角膜患者的角膜局部会逐渐变薄、变软，无法维持正常的圆弧形态，像气球上某个薄弱点慢慢鼓出一个包，形成圆锥状突起。这种不规则的曲面会导致严重的不规则散光和视力下降。激光手术通过切削角膜来矫正近视，这要求角膜有足够的厚度和强度。而亚临床期圆锥角膜患者的角膜可能尚未出现明显的形态膨出，常规检查难以察觉，一旦接受激光切削，可能会加速角膜变薄、前凸，导致视力损害。

在近期的“海上之光·近视论道”研讨会上，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院沈阳副主任医师介绍了团队研发的AI辅助角膜地形图与生物力学判读模块。该技术能够帮助医生更好地发现隐匿的圆锥角膜，其通过对双眼对称性、角膜厚度、曲率等多维数据进行微米级分析，能够精准识别早期圆锥角膜的细微异常。

沈阳医师指出，每一只眼睛的角膜地形图包含上万个数据点，人眼依靠有限的色阶数据来判断难免会有疏漏；而AI可以计算出双眼异常不对称的风险概率，将隐匿病例提前筛出。临床验证表明，该AI模块的识别准确率已接近高年资主治医师水平。目前，这类AI工具主要承担辅助角色，最终决策仍由医生作出，这显著提升了检查效率与同质化水平，如今激光手术后发生角膜扩张的情况已极为罕见。

国产三维眼前节分析系统-AI圆锥角膜筛查与ICL决策模块

量体裁衣般的术前规划

对于近视，尤其是高度近视（600度以上）或不适合激光切削的患者，ICL眼内镜植入术提供了另一种有效的矫正方式，即在眼内植入一枚超薄柔软的隐形眼镜，可以最高矫正1800度近视和600度散光。然而，ICL尺寸的选择极其讲究：太大会拱起，挤占眼内空间导致眼压升高；太小则会下沉，接触自身晶状体增加白内障发生风险。术后ICL与晶状体之间的安全距离，医学上称为“拱高”，理想范围为250～750微米。

过去，医生只能在术中植入ICL后才能测量实际拱高，若不合适则需二次手术更换，患者不仅要承受额外的手术风险，也显著增加了医疗成本。如今，研究团队基于国产眼前节分析系统和超声生物显微镜系统，结合AI技术，建立了ICL规划和预测模型。该模型学习了上万例临床手术的实践经验，能够在术前为患者精准推荐最适合的ICL尺寸和度数，辅助医生优化手术方案的个性化设计。

临床数据显示，应用AI技术预测后，术后完美拱高的比例已从过去的75%提升至90%以上。这不仅大幅减少了患者二次手术的痛苦，也帮助年轻医生快速成长，高效地作出专家级的精准决策。

近视防控大模型赋能一站式近视筛查

其实，近视防治的关键是关口前移，即在儿童尚未近视但将要近视的阶段及早识别、及早干预。然而，传统校园筛查长期面临设备昂贵、操作繁琐、筛查速度与数据录入效率低下等痛点问题，传统视力筛查和屈光筛查只能发现已经近视的孩子，无法预警即将近视的高危人群。

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院与火眼眼健康研究院联合研发了近视筛查数字智能化系统，并于2026年5月30日共同发布了近视防控眼科大模型HOYI。该系统与模型并非单一的技术展示，而是以临床真实需求为牵引，将AI能力深度嵌入校园筛查场景。其核心应用之一便是一体化一站式筛查工具——将电脑验光、角膜曲率、眼轴测量三项功能整合于一台国产设备，每位学生从扫码到完成全部检查和建立档案全程仅需24秒，效率比传统模式快8倍以上，且设备全自动操作，数据实时上传云端，家长通过手机即可获取报告，报告可由近视防控大模型进行解读。

目前，这套系统已在上海闵行、徐汇、青浦，以及江苏、浙江、安徽、山东、云南等多地推广，完成筛查建档超百万例。

一体化一站式近视筛查工具

从筛查到管理，守护全周期眼健康

一次筛查只能发现患儿当下有没有近视，但真正的防控价值来自持续的、个体化的全程管理。近视防控系统与大模型的真正价值，不止于报告解读，更在于其构建的连续化眼健康管理体系。

该系统和模型可整合眼轴长度、角膜曲率、屈光状态（含远视储备）、用眼行为和遗传背景等多维数据，为每位儿童生成动态、连续、可追溯的眼健康档案。在风险评估方面，模型利用AI对数据的分析能力，能够辅助医生和公共卫生人员识别眼轴增长速度异常、远视储备快速消耗等高风险信号。在家庭端，近视防控大模型（数字人）会为每一份报告自动生成通俗解读，同时系统可根据儿童的风险等级自动设置复查提醒，并推送相应的户外活动、用眼行为调整等科普知识，将一次性的筛查结果转化为长期、闭环的行为干预支持。

沈阳医师指出，近视防控大模型并非要替代医生，而是为医生、视光师、校医及家长提供一个高效、标准化的辅助管理平台。

展望未来，团队的研究方向将从近视防控进一步拓展至更广泛的眼病领域。高度近视不仅是屈光问题，其长期发展可引发眼底病变、青光眼等致盲性眼病。然而，基层医院普遍缺乏眼科专科医生，大量患者难以及时获得筛查与诊断。团队计划将AI技术延伸至眼底图像分析、晶状体浑浊度检测等方向，帮助社区医院医生早期识别患者潜在的眼科疾病，降低漏诊率和误诊率。未来有望实现从儿童近视防控到中老年近视相关致盲性眼病早筛的全生命周期覆盖，让优质的眼科AI服务惠及更多人群。

文丨张灵

采访专家丨沈阳　复旦大学附属眼耳鼻喉科医院

眼科副主任医师、副研究员

图丨复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科提供

审核丨陈易

监制丨李文井

医学支持丨上海医学会科普专科分会