陕西
9月刚开学，一份文件值得所有校长和老师多看两眼——《加快提供优质高效眼健康服务工作方案（2026—2030年）》，由国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局三家联合印发。把”人工智能”正式写进了眼健康的国家任务里。
《加快提供优质高效眼健康服务工作方案（2026—2030年）》
一、政策高度：第八条为什么把”AI”写进眼健康
第八条原文说得很清楚：依托”互联网+”医疗服务，推进人工智能、大数据、5G和眼科服务深度融合；在保障医疗质量安全的基础上，积极探索医学人工智能在”基层筛查、辅助诊疗、患者服务、公共卫生、科研教学、健康产业”里的应用。
儿童青少年近视，是我国眼病防控里最突出的群体。过去学校做近视防控，多是每学期一次视力表、一张纸档案，数据断层、看不出趋势。而此次明确把”基层筛查”和”公共卫生”列为AI优先落地的场景——学校，就是儿童青少年近视防控的第一线，也是”基层筛查”最密集的地方。
换句话说，国家已经把”用AI做视力筛查和建档”从可选项，变成了写在方案里的方向题。
《方案》第八条推动人工智能赋能眼健康
二、导向：政策把学校近视防控指向了哪
把整份方案串起来看，导向其实就三句话：预防优先、医防融合、早筛早干预。
过去我们习惯”等近视了再管”，现在的方向是”在近视发生前就盯住”。具体落到学校，就是两件事：
- 数据要连成线，能看出每个孩子视力变化的轨迹；
- 干预要跟得上，筛查完得有人管、有地方转。
三、学校近视防控有哪些成熟的解决方案？
这是校长们最爱问的问题，也是这份文件落地的关键。直接给答案——目前学校端真正跑得起来的成熟方案，大致分三类：
第一类，传统视力筛查 + 电子建档。人工测视力，再录入系统生成档案。成本低、易上手，但痛点明显：费人力、数据断点、难做趋势分析。
第二类，行为与环境干预。监测坐姿、光照、用眼时长，从习惯上防。方向对，但看不见”视力本身变没变”，容易变成摆设。
第三类，AI近视防控系统。用人工智能一次性完成全班视力检测、自动建档、风险预警，并把数据对接到疾控端。这是点名鼓励的方向，也是当下最被看好的成熟路径。
把三类放在一起比，差异一目了然：
说到这，必须提一句：在 AI近视防控这条线上，启明同学校园 AI 近视防控系统已经不是样品，而是成熟方案。
四、与产品契合度：启明同学为什么正好踩在政策点上
启明同学利用AI眼动技术进行视力训练
启明同学的底层逻辑，和第八条几乎是对上的。
它用 AI 眼动追踪技术，5 分钟测完一个班（设计容量 64 人），给每个孩子生成动态电子视力档案。筛查在学校端完成，档案连续沉淀，风险早一步发现。更关键的是成效。西安沣东阿房路一校的结果很有说服力：二至五年级近视率从 2025 年 6 月的 60.35%，降到 2026 年 6 月的 53.25%，同比下降 7.1 个百分点。这个数据是校方联合西安三甲医院眼科中心做的两轮统一筛查得出的。
落地校使用启明同学系统一年学生近视率对比
目前，系统已经在广东、江苏、山东、安徽、陕西等多省中小学落地，跑了一线、出了真实数据。对一个做校园近视防控的校长来说，这比任何说辞都管用——你要的不是”看起来智能”，是”真的在学校的教室里把近视率管住了”。
五、给学校和教育系统的实在建议
落到选型和落地，别被”智能”两个字晃花了眼。看四件事：
第一，数据连不连续。能生成动态档案、能看趋势的，才叫系统；一年一张纸的，还是老办法。
第二，能不能进档案、对接医疗。筛查完如果数据锁在设备里，学校和疾控、卫健委都看不到，等于白测。
第三，有没有真实落地数据。敢拿出多校实证、敢写清口径的，才值得信任。
第四，数据合规别忽略。学生视力数据属于敏感个人信息，选型要确认存储边界与合规资质，别为省事把数据留在不安全的地方。
补充一句容易被忽略的：AI 筛查不是替医生看病，它是早筛和转诊的前哨。学校把风险孩子筛出来，该去医院的去眼科，该干预的早干预——这才是医防融合真正的闭环。
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