AI時代下，驗光師的工作與價值新定位

關鍵詞：人工智能；驗光師；眼科檢查；溝通服務

隨著大眾眼健康意識逐步提升，驗光師肩負著基礎眼病篩查及屈光矯正的重要工作。AI智能技術的重大突破，給眼視光行業帶來機遇。本文將系統分析AI對驗光師工作的驅動和賦能作用，提出現階段所面臨的挑戰以及未來的發展路徑。

1 AI技術在眼視光領域的應用

1.1 AI技術在驗光設備中的應用

現代驗光設備融合高精度傳感系統、精密光學系統與智能算法，顯著提升了驗光的準確性與穩定性。AI依托深度學習算法，對海量數據進行計算分析，精準識別模式特征并生成驗光結果；自動聚焦并優化檢測參數，能夠實現可靠且穩定的精準測量。

例如何氏眼科的2WIN-S新型人工智能便攜式驗光儀，該設備小巧便攜、操作簡易，具備強大的數據運算能力，可實時分析視力狀況并生成詳細檢驗報告，顯著提升驗光準確性。同時，基于大數據平臺支持，能通過遍布校內及社區的“光明小屋”對學生視力進行實時監測，建立個人眼健康電子檔案，方便家長、教師以及學生隨時調閱信息，實現對視力變化的及時干預。

1.2 AI技術在個性化配鏡的應用

在配鏡領域，將AI技術應用于視覺舒適系統的構建，已成為行業技術落地的重要趨勢之一，在個性化配鏡方面，AI正引領個人定制風潮，使用戶能夠獲得符合自己真正需求的產品。

如明月鏡片與中視覺健康科技聯合推出的AI驗配整體解決方案，其智能配鏡系統依托軟件平臺，整合機器人綜合驗光設備、3D打印鏡框設備及智能配鏡參數測量設備，實現了從驗光到配鏡的全流程智能化服務。即使在無人值守的情況下，該系統仍支持一鍵驗配，AI通過分析用戶眼部屈光數據，即時生成配鏡建議與虛擬試戴效果，最后依托3D打印技術產出實物，讓用戶體驗到美學設計與屈光矯正的雙重優化效果。

1.3 AI技術在常見眼病篩查及診斷中的應用

目前，在青光眼、糖尿病視網膜病變等常見眼病的篩查中，AI技術輔助篩查與診斷已投入實際應用，顯著提升了眼部疾病的早期檢出率與診斷準確性，為眼科疾病的早期干預和管理提供了重要技術支持。

以北京同仁醫院王寧利團隊與騰訊覓影共同打造的“人工智能青光眼篩查系統”為例，傳統青光眼診斷需要通過眼壓、眼底檢查、視野檢查等基礎檢查，再由眼科醫師完成診斷，整個過程大概需要3～10分鐘，且受醫院和醫生診斷水平的影響，存在一定的主觀性與誤診率。而在人工智能時代，AI技術通過深度學習，依據眼底檢查圖片只需數秒即可給出初步診療結果，并給出診斷意見。這對青光眼的早發現、早治療具有重要意義。

2 AI對驗光師日常工作的積極影響

2.1 提升對眼科疾病判斷的準確性

由于許多眼科疾病在發病初期常表現為視力下降，因此有相當比例的患者在自覺視力模糊時，會首先選擇前往眼鏡店或眼視光中心進行視力檢查。但大部分驗光師主要負責屈光及相關附屬項目的檢查，在眼科疾病篩查與判斷方面的能力有限。

AI智能技術可迅速提供準確的診斷結論及可靠的建議，不僅有效減輕驗光師的工作負擔，也有助于其更精準地判斷患者眼部疾病情況。在此基礎上，患者能夠及時獲得診療建議，避免因延誤治療而錯過最佳治療時機。

2.2 為青少年近視管理提供精準方案

近年來，各種青少年近視管理產品的出現讓青少年在配鏡時有了更多的選擇。然而，即便防控手段日益豐富，青少年近視管理依然是一塊難啃的“硬骨頭”。近視防控的每種方法都有其獨特的作用和適用場景，但沒有一種方法是萬能且萬無一失的。其難點在于：如何根據不同年齡段兒童青少年的學業壓力、日常作息、用眼習慣等個性化因素，甄選出既能平衡時間成本、經濟成本，又能結合現有近視防控手段的最佳方法。

政府可以出面引導，構建全國青少年近視防控云服務平臺，該平臺可建立動態數據更新機制，整合眼科醫院、視光中心和眼鏡店的數據通道，形成廣泛覆蓋的數據采集網絡。眼科醫生或驗光師只需錄入包括視力、屈光度、眼軸長度等眼部參數，以及學生的課程安排、作息時間、學習閱讀和屏幕使用等用眼行為數據，即可借助AI技術進行智能分析與匹配，生成個性化的近視防控方案。

3 AI技術的局限性

3.1 缺乏人性化溝通

很多患者在屈光檢查與配鏡服務過程中，常常伴隨著焦慮等復雜情緒。他們既渴望獲得精準的驗光結果，又期待提出的問題能得到驗光師細致解答。而AI在該場景中存在明顯局限，其溝通僅依賴預設程序，回應往往格式化、標準化，既無法感知患者的情緒波動與心理狀態，更難以給予患者精神層面的關懷與慰藉。

3.2 對復雜眼部疾病診斷有局限性

盡管AI目前在眼科疾病診斷和驗光領域取得了顯著進展，但是對于需要綜合判斷與動態觀察的復雜眼病，其能力仍然有限。這類疾病通常要求醫生結合病史信息、癥狀演變過程及治療反應進行全面評估，并依賴多次隨訪和時序對比以確定病情進展與療效。AI模型雖依賴大量標注數據進行訓練，卻難以充分模擬此類綜合臨床推理過程。加之某些復雜眼病樣本稀缺，進一步限制了模型的泛化能力，導致其在診斷中可能出現偏差或遺漏。因此，在當前階段，AI尚未成熟到可以替代醫生在復雜眼病診斷中的專業判斷角色。

4 驗光師如何應對AI

4.1 加強AI技術相關知識學習

隨著AI技術在驗光領域的廣泛應用，驗光師亟需掌握智能驗光和其他檢查設備的工作原理以及操作方式，做到靈活運用設備完成眼部數據采集與分析；同時，需熟悉AI診斷系統算法優勢以及其適用場景，能夠根據不同患者精確選用AI輔助診斷；并結合自身專業能力，使AI在驗光及診療流程中充分發揮效能，從而為患者提供更精準、更多元的配鏡方案。

4.2 培養溝通能力和服務意識

在人工智能時代，AI技術雖不斷發展，卻仍難以替代驗光師與患者之間所必需的溝通與交流。在驗配服務的過程中，驗光師應盡量使用通俗易懂的話術與患者進行溝通。在對患者講解驗光結果和配鏡意見時，應盡量避免專業性的語言，以增強患者的理解和接受度。同時，驗光師也需耐心傾聽患者提出的疑問，并給予準確的解答。

驗光師在服務過程中要展現專業實力，如在配鏡時協助患者選擇最合適的鏡架與鏡片，交付時提供細致的調整與使用指導，并在售后及時解決配戴問題——這種貫穿始終的“人的服務”與情感互動，正是AI無法復制的核心價值。

5 結論與展望

相信在未來，會有更多的人工智能出現在眼視光診療中，給驗光師帶來不一樣的體驗。AI技術的發展在給驗光師帶來挑戰的同時，也為其職業發展提供了新的機遇，驗光師只有不斷提升自我專業技術水平，掌握AI技術、醫學知識等方面技能，才能結合AI為患者提供更好的服務。

作者單位：鄭州衛生健康職業學院