6月5日，“2025國民視覺健康科普行動” 在京正式啟動。活動圍繞“多方聯動構建眼健康生態圈”開展了科普對話。中國疾控中心學校衛生籌備辦主任郭欣指出，疾控部門在近視防控、眼健康篩查等工作中承擔著核心職責，需通過科學監測與多方協作提升防控實效。

郭欣強調，學校衛生體系在眼健康防控中需重點關注兩大方面：一是校園環境的標準化管理，確保教室采光照明、課桌椅分配符合國家標準，監督并改善學生用眼環境（如多媒體設備使用規范、板書清晰度）等；二是近視防控的常態化監測，疾控中心是健康監測與篩查的執行主體，組織、實施學生視力不良（含近視）等的定期篩查、建檔工作，確保覆蓋率和數據質量，這是整個眼健康生態圈的數據基礎。

她提到，近年來國家投入大量資源改善學校硬件條件，例如全國多地對教室燈光進行改造，但執行效果需加強監督。“我們疾控部門不僅要制定標準，還要通過監測和干預確保政策落地，當前也還存在一些薄弱環節：比如環境保障與行為干預落實難，課桌椅適配率低、動態調整機制缺失，難以完全滿足不同身高學生的個性化需求；課業負擔與用眼時長矛盾：在升學壓力下，保障學生充足戶外活動時間（≥2小時/天）和課間遠眺休息存在現實困難；電子產品校內管理挑戰：教學信息化需求與防控過度用眼的平衡不易把握等。”

針對近視防控的現狀，郭欣表示，近年來相關政策持續深化，但在具體實施過程中仍需進一步完善。她提到，學校在落實相關措施時，需結合實際情況優化執行方式，以確保政策效果的可持續性。例如，課間休息等制度在實際操作中可能因不同場景產生一定差異，需通過動態調整加以優化。在數據支撐方面，郭欣指出，疾控部門在全國范圍內開展的近視監測工作規模龐大，為防控策略提供重要技術支撐。她強調，數據的科學性和代表性是保障后續工作的基礎，需通過精細化管理提升數據質量，為政策優化提供更精準的依據。尤其是AI、大數據等技術在篩查中的應用，在效率提升、風險早期預警、個性化管理方面潛力巨大，但其應用必須建立在監測指標的標準化、預測模型的準確性、干預建議的有效性基礎上，需要開展嚴謹的循證醫學研究進行驗證和優化。

在近視率作為考核指標的背景下，郭欣強調單純依賴近視率這一結果性指標存在局限，提出需建立科學的評估體系：一要設定科學基線與發展目標：基于歷史數據和科學模型，設定分階段、分區域的近視率控制目標。二要分層分析與歸因：不僅看總體近視率變化，更要分析不同學段、不同區域（城鄉）、不同學校類型、不同干預措施覆蓋程度下的差異。結合過程指標（如戶外活動時間增加量、課桌椅達標率提升幅度），評估各項具體措施及多方協作（如教育部門減負政策、體育部門增加活動場地、衛健、疾控部門診療資源下沉）對結果指標的貢獻。三要縱向比較與橫向比較：進行時間序列分析（看趨勢），也要進行區域間、學校間的比較（找差距、樹標桿）；四要建立預警機制：對近視率居高不下、快速上升或高度近視比例異常的區域/學校，啟動專項指導和幫扶。