编者按：在眼科临床与科研快速发展的当下，两大命题正驱动着眼科诊疗范式的变革：面对病理性近视这一致盲威胁，人工智能如何重塑疾病进展的预测模型与干预逻辑？针对视觉损伤终末期群体，如何构建标准化、全周期的视觉康复体系？为此，《国际眼科时讯》专访温州医科大学附属眼视光医院吕帆教授，深度解析数智技术在临床决策中的前沿转化，并系统阐述视觉康复服务的体系建设蓝图与学科发展规划。 吕帆教授：高度近视与低视力管理“双线”探索——让人工智能读懂影像，让康复体系温暖人心

吕帆教授

关于高度近视的防控，我们的核心目标是减少人群因病理性改变导致的视觉损伤。在当前的临床与科研工作中，我们首先面临的是诊断标准的界定问题，即如何明确病理性高度近视的临床切点。其次，我们需要甄别哪些低中度近视患者会进展为高度近视乃至病理性改变，并厘清其早、中、晚期的临床特征，探索是否存在可干预的关键窗口期。这些研究涉及大量的临床研判，包括对眼部影像与视功能的深度分析。过去，我们主要依赖临床医生的经验积淀，以及临床研究与基础研究的交叉融合。如今，人工智能的介入正在重塑这一范式。现阶段，人工智能主要发挥着“视觉扩展”与“效率倍增”的作用。它不仅帮助我们观察到更细微、更广泛的病理特征，显著提升了病理特征的识别能力，还将原本耗时费力的图像分析过程大幅提速，实现了从“逐一阅片”到“快速批量分析”的跨越。回顾技术发展路径，从早期的机器学习到当下的多模态大模型，人工智能的运行逻辑仍是在人类设定的指令框架下进行的。换言之，目前我们依然是人工智能的主导者，人工智能是我们提升研判精准度与效率的有力工具。展望未来，人工智能的发展或将超乎预期，可能具备更强的自主研判能力，甚至在部分领域承担更多工作。但这并非取代，而是期待构建一种“人机协同”的新生态，共同服务于近视防控事业。

至于个性化防控，这正是人工智能赋能的核心领域。高度近视的发生发展受个体遗传背景、环境因素等多重变量影响，个体差异显著。我们正在利用人工智能挖掘海量数据中的规律：一是进行风险预警，识别从单纯性近视向病理性损害转化的高危因素，实现对疾病进程的精准预测；二是寻找生物标志物，以提示疾病停滞或进展的节点，从而把握最佳干预时机；三是实现方案匹配，分析不同干预措施对不同人群的敏感性差异。在这一过程中，人工智能与人类经验的深度融合，将为破解高度近视的个性化防控难题提供有力支持。

吕帆教授

低视力康复是眼科学体系中至关重要的组成部分，其发展水平实则是一个国家社会文明程度与人文关怀水准的重要标尺。之所以如此定位，原因在于低视力康复已超越了单纯的生物医学治疗范畴。其核心使命在于，针对现有医疗手段无法逆转的视觉损伤，通过科学评估和干预，最大限度地挖掘并利用患者残余视力，助其实现生活自理、社会参与及享有均等的生活质量。这要求医患双方及社会层面达成双重认知：一方面，患者需建立科学的康复预期；另一方面，医务工作者须充分认知此类工作的复杂性与长期性。

更为关键的是，低视力人群面临的是视觉功能障碍，其康复必须依托于完善的社会支持系统。这包括健全的社会福利制度与专项法律法规的保障。因此，这项工作的推进，标志着社会文明已发展到人文关怀高度成熟的阶段。当前，我国已具备相应的法律框架、慈善资源与福利体系，为低视力康复奠定了坚实基础。

作为一线医疗机构，我们正积极倡导构建区域性低视力康复中心及特殊服务体系。我们的服务半径不应局限于诊室，更需延伸至社区及各社会层面，通过多部门协作，形成全社会关爱的合力。正如本次会议上呈现的，低视力康复分会场汇聚了众多顶尖专家，这本身就是一个强烈信号：我国眼健康服务正迈入一个新阶段。低视力康复的蓬勃发展，我国眼健康事业正迈入与经济社会发展水平相适应的新阶段。

吕帆教授

低视力康复是一项与社会发展深度绑定的系统性服务。从事低视力康复工作的专业人员，其职业素养要求远超常规临床医师。

首先，低视力康复医师不仅要精通业务，更需深刻理解社会运行逻辑，熟悉相关法律法规与社会保障现状，同时掌握公众科普教育的切入点。这种对社会全景的认知能力，是其区别于普通医生的核心特质。

其次，低视力康复的对象多为不可逆的视觉损伤，其服务本质并非追求“药到病除”的速效，而是一个长周期的、缓慢的功能重建过程。这就要求低视力康复医师必须具备宽广的胸怀、深厚的职业情怀，以及极大的耐心和卓越的共情能力，能够与患者建立长期稳定的信任关系。

第三，低视力康复具有显著的跨学科属性。服务对象既包括先天性眼疾患儿，也涵盖因黄斑变性、严重糖尿病视网膜病变、晚期青光眼等致视力受损的老年群体。因此，低视力康复医师必须打破专科壁垒，主动加强与青光眼、眼底病等亚专业专家的沟通与协作，建立起顺畅的双向转诊机制——当患者确诊处于“无有效治疗手段”的阶段时，应及时引导至低视力康复中心，从而真正实现全生命周期的眼健康闭环管理。