在电子设备充斥生活的当下，儿童青少年近视问题愈发严峻。据相关数据显示，我国儿童青少年近视发病率高居世界第一，且呈现低龄化、高度化趋势。高度近视可能引发视网膜劈裂、黄斑裂孔、视网膜脱离等严重疾病，甚至造成不可恢复的视力伤害，近视防控形势刻不容缓。在此背景下，AI 技术作为一种新兴手段，逐渐走进儿童近视防控领域，成为备受瞩目的 “新武器”，但它真的如人们期待的那般靠谱吗？
AI 技术在儿童近视防控方面展现出了多方面的应用潜力。在视力筛查环节，其优势尤为显著。传统的视力筛查方式，如学校组织的入校筛查，通常需要派技术员和医生携带仪器前往，流程繁琐、时间紧张，且精准度有限。学校推荐复查的学生中，约 20%-30% 实际上并不需要进一步治疗。而借助 AI 技术开发的儿童常见眼病筛查与管理系统，仅需一张眼部正面照片，就能对近视、斜视、上睑下垂等多种眼部疾病展开全方位筛查。上海交通大学医学院附属第九人民医院参与开发的这一系统，对近视的筛查准确率可达 80%-95%，对高度近视的筛查灵敏性更高，准确率超 95%。通过分析热点图，该系统能发现近视度数与角膜曲率之间的正相关关系，即近视度数越高，角巩膜的点越红。这一技术跨越了地域限制，为基层义诊提供了有力支持，大大提高了筛查效率。
除筛查外，AI 还能在近视预测与个性化防控方案制定上发挥作用。专家表示，AI 可以基于儿童的年龄、眼轴长度、用眼习惯等多维度数据，构建近视发生发展的预测模型。例如，通过对大量近视患者数据的学习，AI 能够预测近视增长速度，为每个孩子制定个性化的防控策略。对于用眼习惯不良、近视风险高的孩子，AI 可以精准提醒家长和孩子注意用眼时长、姿势等问题；还能根据孩子的具体情况，推荐诸如合适的户外活动时长与类型、是否需要使用低浓度阿托品滴眼液、何时佩戴 OK 镜或离焦眼镜等防控手段。
一些基于 AI 技术的训练系统也为近视防控带来了新途径。西北大学附属第一医院杨建刚教授团队研发的基于虚拟现实技术的近视防控系统，通过 AI 算法推荐最适场景、景深和视标，利用眼球调节捕捉视标运动来训练视功能，同时发挥眼耳手脑的协同作用。初步研究表明，该系统对近视具有防控效果。相比传统防控手段，AI 训练无创伤，对儿童更具吸引力，且能依据计算机强大的算法分析不断优化，使防控效果更确切。
尽管 AI 技术在儿童近视防控中前景广阔，但目前也面临诸多质疑与挑战。首当其冲的是准确性问题。虽然 AI 在大规模数据处理和模式识别上表现出色，但在面对复杂多变的个体情况时，其准确性仍有待提高。例如，在一些特殊眼部疾病，如调节痉挛、圆锥角膜等情况下，AI 对近视的判断可能出现偏差。而且，近视的诊断目前仍需依靠专业的视力检查甚至散瞳验光来明确，AI 仅通过眼部照片识别近视，难以像专业验光那样精准测算度数，也无法完全替代医生基于丰富临床经验做出的综合判断。
隐私安全也是大众关注的焦点。部分 AI 近视防控产品在使用过程中，涉及采集儿童的眼部生物信息，如虹膜数据等。一旦这些数据泄露，将对孩子的隐私安全造成严重威胁。即便一些产品宣称数据本地存储、不上传云端，或采用去标识化处理，但在实际操作中，数据安全风险依然存在，这使得许多家长对相关产品心存顾虑。
此外，AI 技术在儿童近视防控领域尚未得到广泛的权威认可。由于缺乏大规模、长时间的临床研究验证其长期有效性和安全性，医疗监管部门在审批相关产品时较为谨慎。没有权威机构的背书，这些产品难以在市场上大规模推广应用，也让家长和学校在选择时犹豫不决。高昂的成本投入也是制约 AI 技术普及的因素之一。从研发、临床研究到产品生产，再到后期的维护与更新，每一个环节都需要大量资金支持。这导致一些 AI 近视防控产品价格偏高，普通家庭难以承受，限制了其推广范围。
AI 技术为儿童近视防控带来了新的思路和方向，在筛查、预测和训练等方面展现出一定优势。然而，要让 AI 真正成为可靠的近视防控 “新武器”，还需科研人员、医疗机构、企业以及监管部门共同努力。科研团队应进一步优化算法，提高 AI 的准确性和可靠性，开展更多深入的临床研究；企业要加强数据安全管理，降低产品成本；监管部门需制定完善的标准和规范，加强对相关产品的审批与监管。只有这样，才能让 AI 技术在儿童近视防控中发挥更大作用，为孩子们的视力健康保驾护航。#顶瑞2025夏季创作##创作挑战赛第八期##2025新星计划1期#
