为进一步提升基层眼科医护人员的专业能力，推动眼科人工智能诊断技术在基层医疗场景的落地应用，3 月 10 日，眼科 AI 诊断技术临床应用培训班在北京正式举办。本次培训班面向全国基层眼科医护人员、社区卫生服务中心的眼健康筛查人员，邀请了国内眼科领域和人工智能医疗领域的双料专家进行授课，从技术实操、临床应用、分级诊疗等多个维度，讲解眼科 AI 诊断技术的应用要点，助力基层眼健康服务能力升级，让基层群众在家门口就能享受到高效、专业的眼科筛查服务。
近年来，人工智能技术与医疗领域的融合不断加深，眼科 AI 诊断技术凭借其高效、精准、便捷的特点，成为眼健康筛查和疾病早期诊断的重要工具。尤其是在基层医疗场景中，眼科医疗资源相对匮乏，专业眼科医生数量不足，很多基层群众面临 “看眼病难、看专家更难” 的问题，而眼科 AI 诊断技术的落地，能有效弥补基层眼科医疗资源的短板，提升眼科疾病的早期筛查效率，为基层眼健康工作注入新动能。
本次培训班的核心内容，围绕眼科 AI 诊断技术在基层的轻量化应用展开。专家在授课中指出，随着技术的不断迭代，AI 青光眼筛查、糖尿病视网膜病变筛查等核心技术已实现设备轻量化升级，传统的大型筛查设备体积大、操作复杂、成本高，难以在基层医疗机构普及，而轻量化的 AI 筛查设备体积小、易操作、成本低，可轻松进驻社区卫生服务中心、乡镇卫生院等基层医疗机构，甚至能实现移动筛查，深入社区、乡村为群众提供眼健康服务。
据专家介绍，基层轻量化 AI 眼科筛查设备的操作流程十分简便，经过简单培训的基层医护人员即可上手，群众只需坐在设备前，数分钟内就能完成眼压、眼底、屈光状态等多项基础检查，设备会通过人工智能算法自动分析检查数据，快速生成筛查报告，对青光眼、糖尿病视网膜病变、近视、白内障等常见眼科疾病进行早期预警，诊断准确率可达 95% 以上。这一技术的应用，让基层眼科筛查从 “人工判断、效率低下” 向 “智能分析、精准高效” 转变，大幅提升了基层眼健康筛查的覆盖面和准确率。
“眼科 AI 诊断技术不是替代医生，而是成为医生的‘好帮手’，助力基层实现‘基层筛查、上级确诊’的分级诊疗模式。” 这是本次培训班专家反复强调的观点。交流中，专家详细讲解了基层 AI 诊断数据与上级三甲医院的联网对接流程，基层医疗机构通过 AI 筛查发现疑似眼病患者后，可将患者的检查数据、筛查报告实时上传至上级医院的眼科诊疗平台，上级医院的专业眼科医生可远程查看患者资料，进行初步诊断，对于需要进一步检查和治疗的患者，基层医疗机构可直接为其预约上级医院的专家号，实现患者从基层到上级医院的无缝转诊，避免患者因多次奔波、重复检查而延误病情。
这种分级诊疗模式的构建，一方面能让上级医院的眼科专家将更多精力放在疑难眼病的诊断和治疗上，提高医疗资源的利用效率；另一方面能让基层群众在家门口就能完成早期眼病筛查，及时发现问题并得到专业指导，有效降低眼科疾病的致盲率。培训班上，专家还通过实际案例演示，让基层医护人员直观了解 AI 诊断数据联网、远程转诊的操作流程，确保学员能将所学知识运用到实际工作中。
同时，培训班也明确了眼科 AI 诊断技术的临床定位与应用边界，避免基层医护人员在实际工作中过度依赖 AI 技术。专家指出，AI 诊断技术本质上是一种早期筛查辅助工具，其优势在于快速处理大量基础检查数据，实现疾病的早期预警，但它无法替代医生的面诊和专业判断。在临床应用中，基层医护人员需结合 AI 筛查报告，对患者进行详细的问诊和体格检查，对于 AI 筛查提示正常的患者，可进行常规的眼健康指导；对于 AI 筛查提示异常的患者，除了上传数据至上级医院外，还需根据患者的实际情况进行进一步的基础检查，为上级医院的诊断提供更全面的资料。
此外，专家还针对基层 AI 眼科诊断技术的质量控制、设备维护、数据安全等问题进行了讲解，要求基层医疗机构建立完善的 AI 筛查设备管理制度，定期对设备进行校准和维护，确保设备运行稳定；同时，严格保护患者的医疗数据安全，遵守医疗数据管理相关规定，杜绝患者信息泄露。
本次眼科 AI 诊断技术临床应用培训班的举办，为基层医护人员搭建了专业的学习交流平台，让基层医护人员掌握了眼科 AI 诊断技术的实操要点和临床应用规范。随着轻量化 AI 眼科筛查设备在基层的逐步普及，以及基层医护人员专业能力的不断提升，基层眼健康服务体系将不断完善，为推动全民眼健康事业发展奠定坚实的基层基础，让更多基层群众享受到科技进步带来的眼健康福利。