围绕人工智能（AI）的讨论正在加速，尤其在医疗健康领域。在100%光学展会的教育项目中，AI相关议题成为核心内容，涵盖诊所中的AI模型应用、技术对诊疗流程的变革，以及最新研究进展。
《OT》记者采访了领域内的演讲者、专家和供应商，探讨该技术的应用范围及验光师在实践中应用AI时需关注的关键问题。
1. AI的发展是否快于监管体系？
罗敦司得英国公司产品和培训经理杰森·霍尔西（Jason Halsey）表示："我认为当前AI既是'朋友'也是'敌人'。"霍尔西在展会期间主持了题为《从日常生活到诊断——使AI在光学实践中产生实际价值》的讨论会，他向《OT》解释称，目前的重点在于理解AI的局限性、最佳应用场景，以及"并非所有AI系统都具有同等价值"。
他指出："当前的挑战在于AI的发展速度已超过临床监管体系的跟进能力，我们需要寻找平衡点。"他表示，专业机构正努力指导从业者区分有实证支持的技术与缺乏证据基础的解决方案。
2. 模型是如何构建的？
Ask Fellow Optoms创始人、流动验光师基尚·德夫拉杰（Kishan Devraj）告诉《OT》："当我们将这项技术引入医疗健康领域时，其潜力巨大，但伴随的风险也更高。"
德夫拉杰主持了《实践中的人工智能模型》专题研讨会，介绍了大型语言模型、其在医疗健康领域的应用及未来潜力。谈及验光师需关注的AI要点，他表示："必须理解AI系统的开发过程，才能将其与患者需求有效关联。"
他强调，了解AI模型的构建基础至关重要："如果模型训练所用数据不能代表实际人群，反而会加剧医疗服务的可及性问题。"
3. AI如何提供可信的第二诊疗意见？
瀑布医疗科技公司（Cascader）首席执行官彼得·托马斯博士指出，AI在提升眼科诊疗效率方面具有显著潜力。
他表示："我们面对大量需要眼科诊疗的患者，无论是在初级还是二级医疗体系中。这种情况将持续增长。我们如何实施AI，才能最有效地利用临床医生的时间，建立高效的工作流程？"
托马斯与诗乐士（Specsavers）的验光顾问、瀑布医疗科技临床表现顾问迈克·霍勒（Mike Horler）在主舞台上宣布了这家医疗科技公司与眼镜连锁巨头的合作。该合作旨在探索瀑布医疗科技开发的工具如何协助社区验光师。
谈及AI在医疗健康领域的潜力，托马斯表示："关键在于，我们如何为临床医生提供可信的第二诊疗意见？"他举例说："作为医院眼科医生，当我检查儿童患者并发现视网膜周边异常情况时，我可以直接咨询隔壁的玻璃体视网膜外科医生。我们如何将这种能力引入验光诊所，使可信的第二诊疗意见随处可得？"
4. 技术是否经过临床验证？
瀑布医疗科技的霍勒建议验光师关注技术的临床验证情况，包括相关实证支持及监管审批状态。
他指出，关于未来AI应用的关键问题之一是使用频率：从业者是否会对所有患者、在所有时间都使用该技术？
瀑布医疗科技的核心目标之一是发展"眼组学"（oculomics）领域——通过视网膜成像洞察系统性健康状况。霍勒强调，这可能涉及需要为所有患者运行的技术，以生成风险评估档案。
他表示："如果我们能据此将患者转介给全科医生或其他相关医生，预防潜在健康问题的发生，这无疑是有益的。"但他同时强调："这些机制都需要进一步完善，目前尚无人真正清楚其最终实现路径。"
5. 谁负责数据管理？
RetinAI公司联合创始人兼首席执行官卡洛斯·西勒博士（Dr Carlos Ciller）解释称，随着AI应用范围的扩大，其在筛查领域的应用将日益增长。
他建议从业者确保所用工具或解决方案的框架是受控且安全的，明确数据收集责任方及数据所有权归属。
西勒表示："我的建议是，不妨尝试使用。"他认为最佳结果是找到能用于常规临床护理的新工具，从而让从业者有更多时间专注于患者本身。
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