要闻速递 | 聚焦AI与近视防控:两大学习班共话眼视光新未来

在上午的主题报告环节，各位专家带来了一系列兼具临床价值与前沿探索的精彩分享。复旦大学附属中山医院戴锦晖教授以《SMILE矫正高度近视》为题，详细阐述了全飞秒激光手术在高度近视矫正中的技术优势与临床应用要点；上海市疾病预防控制中心罗春燕教授则结合流行病学调查数据，分享了上海市中小学生近视相关行为和环境相关现况，为针对性制定青少年近视干预策略提供了重要的公共卫生依据。

随后，温州医科大学附属眼视光医院姜珺教授带来《正负微透镜阵列离焦镜片2年近视控制临床研究》，通过长期随访数据，分析了新型光学干预方式在近视控制中的效果；上海交通大学医学院附属苏州九龙医院牛燕教授聚焦《个性化角膜塑形镜在近视防控中的应用》，探讨了角膜塑形镜的个性化验配要点与临床管理规范；上海市第一人民医院王小娟教授则围绕《光疗与儿童近视防控》，分享了低强度光疗在儿童近视干预中的探索性研究进展，为非药物、非光学的近视防控路径提供了新思路。

上海市眼病防治中心朱剑锋教授分享了《阿托品控制近视的临床研究》，系统梳理了阿托品滴眼液在儿童青少年近视控制中的临床应用方案、疗效与安全性数据，为临床规范用药提供了循证依据。

在随后的海外嘉宾论坛环节，新加坡国立大学、新加坡眼科研究所Ching-yu Cheng教授与墨尔本大学Lisa Zhuoting Zhu教授分别带来前沿分享。Ching-yu Cheng教授以《Oculomics through Aging Retinal Imaging Biomarkers》为题，介绍了基于AI的衰老视网膜影像生物标志物在眼健康评估中的应用；Lisa Zhuoting Zhu教授则以《From vision to value: a cost-effectiveness framework for oculomics deployment》为题，从卫生经济学视角探讨了眼部组学技术推广应用的成本效益框架，为近视防控技术的落地推广提供了新的思考维度。

会议尾声，脱口秀大赛决赛暨颁奖典礼顺利举行，为严肃的学术交流增添了轻松活泼的氛围，也展现了眼健康领域从业者的多元风采。

在专题学术报告环节，多位国内知名专家围绕人工智能在眼视光领域中的应用进行深入分享。

邹海东教授首先带来《以眼为窗·全身溯源——人工智能眼病筛查助力全身疾病早诊》专题报告，系统介绍了眼部影像在全身疾病风险评估中的价值，以及人工智能辅助筛查技术的发展前景。

温州医科大学附属眼视光医院汪育文教授分享《聚散功能精准化测量和训练法的研发与应用》，介绍了人工智能辅助视觉功能评估与训练技术的最新研究成果。

南京医科大学附属第一医院刘虎教授作《AI量化的儿童豹纹状眼底评估：从流行病学到临床决策》专题报告，探讨人工智能技术在儿童近视相关眼底改变评估中的临床价值。

中国科学技术大学附属第一医院梁莉教授分享《AI辅助眼底定量分析在儿童近视风险因素筛查中的应用》，展示了人工智能在近视风险评估中的创新应用。

天津市眼科医院杨晓艳教授围绕《人工智能在角膜塑形镜验配中的应用》进行了经验交流，为智能化OK镜验配提供了新的思路。

宁波市眼科医院龙永华教授介绍了《数字化干预技术在近视前期防控中的应用》，展示了数字医疗与人工智能技术在儿童青少年近视防控中的实践成果。

儿童医学中心刘红教授分享《人工智能助力视疲劳人群小度数斜视精准筛查》，为视觉功能异常的早期识别提供了创新解决方案。

上海市眼病防治中心何鲜桂教授以《近视数智防控生态链的构建与应用》为题，介绍了近视综合防控体系建设的最新进展。

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院陈志教授作《AI辅助OK镜验配的科研探索与实践》专题报告，系统阐述了人工智能技术在角膜塑形镜临床应用中的研究进展。

复旦大学附属金山医院周晓东教授分享《高度近视OCTA特征及在AI辅助诊断中的应用探索》，展示了人工智能在高度近视相关病变精准诊疗中的应用潜力。

复旦大学公共卫生学院余勇夫教授围绕《基于迁移学习的小样本建模与应用研究》展开讲解，为医学人工智能模型开发提供了重要方法学参考。

上海交通大学附属同仁医院邱庆华教授作《人工智能在眼科及视光中的应用》专题报告，全面梳理了人工智能技术在眼科领域的发展现状与未来趋势。

上海交通大学附属瑞金医院钟一声教授分享《深度学习驱动的青光眼视乳头结构的自动分割与分析》，介绍了深度学习技术在青光眼诊断中的研究成果。

复旦大学附属中山医院袁源智教授带来《从黑箱，XAI到价值AI》专题报告，深入探讨了人工智能模型可解释性及价值导向人工智能的发展方向。

在随后的讨论环节，多位专家和学者就人工智能在眼视光领域的应用进行了深入探讨。

他们一致认为，人工智能技术的快速发展为眼视光领域带来了革命性的变革。通过深度学习、图像识别等先进技术，AI能够辅助医生进行更精准、更高效的眼科诊疗。同时，专家们也指出，人工智能在眼视光领域的应用还面临着一些挑战和问题，包括医疗数据的隐私、安全性和准确性等重要问题。此外，专家们还呼吁加强跨学科合作和交流，共同推动人工智能在眼视光领域的应用和发展。