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2026年8月27日，首都医科大学附属北京同仁医院袁进教授/李仕明教授团队在国际眼科学权威期刊 JAMA Ophthalmology （影响因子：10.5，中科院一区）在线发表题为“Digital Defocus Vision Training Using Virtual Reality for Myopia Control: A Randomized Clinical Trial”的临床研究论文。该研究围绕儿童近视防控重大需求，提出了一种基于虚拟现实（VR）的数字离焦视觉训练（Digital Defocus Vision Training, DDVT）新策略，通过自主研发的智能视觉训练设备，实现精准、稳定、高效的近视性离焦刺激，为儿童近视防控提供了新的数字医疗解决方案，相关核心技术已完成科技成果转化，并获得国家二类医疗器械注册证，实现了原创算法、智能设备、临床验证到产业应用的全链条创新。

图1. JAMA Ophthalmology在线发表原创数字离焦近视防控随机对照临床研究

儿童近视防控进入数字化精准干预时代

近年来，儿童青少年近视已成为重要公共卫生问题。目前，离焦框架镜、角膜塑形镜等光学干预方法主要基于“周边近视性离焦”理论，通过改变视网膜成像信号延缓眼轴增长。然而，传统离焦技术仍面临离焦信号固定、个体适配不足、有效刺激效率有限等问题。针对这一临床需求，袁进教授团队联合李仕明教授团队创新提出“数字离焦视觉训练”理念，通过计算机视觉算法主动生成可控离焦刺激，将传统静态光学离焦升级为动态智能离焦干预。

图2. 基于虚拟现实的数字离焦视觉训练（DDVT）系统

数字离焦系统实现精准高效视觉训练

团队自主研发的DDVT系统融合四项原创关键技术：

·（1）图像处理像差模拟技术：模拟不同屈光状态下的视觉像差，实现个体化视觉刺激。

·（2）光线追迹量化离焦技术：建立定量化近视性离焦模型，使离焦刺激更加精准、稳定。

·（3）VR智能离焦导航技术：结合头眼运动实时调整离焦位置，实现动态视觉训练。

·（4）梯度数字离焦设计：兼顾中央清晰视力与外围近视性离焦，提高视觉舒适性及干预效率。

图3. 数字离焦视觉训练（DDVT）四项核心原创技术：A. 图像处理像差模拟技术；B. 光线追迹量化离焦技术；C. VR智能离焦导航技术；D. 梯度数字离焦设计

临床试验证实安全性和有效性

研究纳入120名6–12岁近视儿童开展随机对照临床试验。受试者每天接受15分钟家庭数字离焦视觉训练，持续随访6个月。随机对照试验结果显示，6个月时DDVT组眼轴增长仅0.15 mm，对照组为0.25 mm，两组差异0.11 mm（95%CI，0.07–0.15 mm，P<0.001）；屈光度进展减少约50%，且未观察到训练相关严重不良事件，证实了数字离焦技术良好的疗效、安全性及家庭应用可行性。

表1. DDVT随机对照临床试验主要疗效指标

从临床疗效到生物学机制

除临床疗效评价外，团队进一步结合OCT及自动图像分析技术，对脉络膜厚度及脉络膜血管指数等指标进行定量分析，从组织结构和微循环层面探索数字离焦视觉训练延缓近视进展的潜在机制，为数字疗法提供了新的机制学证据。

表2. DDVT训练后的脉络膜及视觉功能相关指标变化

图5. OCT结合自动图像分析探索数字离焦视觉训练的作用机制

从实验室创新走向临床应用

“真正的医学创新，不仅需要发表高水平论文，更需要解决临床真实问题。”袁进教授表示。依托北京同仁医院、国家眼科诊疗工程技术研究中心平台，研究团队长期聚焦国产眼视光设备创新研发，围绕儿童近视防控、视觉健康智能评估等方向，持续推动医工融合。围绕该技术体系，团队已完成系列自主知识产权布局，包括：基于计算机图像算法的数字离焦近视防控视觉训练系统V1.0（软著登字第12915514）、连续绿光光谱调控的调节放松训练系统（软著登字第16264138）等。相关研究成果已完成科技成果转化，推动原创数字离焦技术从实验室研究走向产品开发和临床应用。同时，相关设备已获得国家药品监督管理局（NMPA）二类医疗器械注册批准（注册号：20242210155），实现了从原创算法、设备研发到临床应用转化的完整创新链条。此次 JAMA Ophthalmology 临床研究发表，不仅验证了数字离焦技术在儿童近视防控中的潜在价值，也体现了我国自主研发眼视光创新设备从“中国创造”迈向“中国标准”的探索。

研究团队

本研究由首都医科大学附属北京同仁医院袁进教授、李仕明教授团队共同完成。团队依托北京同仁医院、国家眼科诊疗工程技术研究中心及医学视光中心，长期聚焦儿童近视防控、视觉健康数字医疗及智能眼视光设备等方向，坚持临床需求导向，推动医工交叉与科技成果转化。

袁进 教授

（最后通讯作者）

首都医科大学附属北京同仁医院院长，教授、博士生导师，国家万人计划科技创新领军人才，国家重点研发计划项目首席科学家，国家卫生健康委全国防盲技术指导组常务副组长，国家人工智能中试基地眼科创新应用推广中心主任，北京市防盲治盲办公室主任，北京市眼科大数据治理和智慧应用重点实验室主任，北京市眼科人工智能产品转化及应用中试基地主任。长期致力于眼科智能诊疗、数字医疗及医工交叉创新研究，近年主持国家重点研发计划2项、国家自然科学基金重点项目等国家级科研项目5项。以第一或通讯作者在 BMJ、Lancet Eclinical medicine 、Advanced Science、ACS Nano 等国际高水平期刊发表IF>10 17篇，ESI高被引4篇。获广东省科技进步一等奖等多项奖励，授权发明专利20项，科技成果转化合同金额3.75亿元，持续推动我国眼科原创技术研发与产业化应用。

李仕明 教授

（共同通讯作者）

首都医科大学附属北京同仁医院医学视光中心主任，眼视光学系副主任，主任医师、教授、博士生导师。国家优秀青年医师，北京市杰出青年基金获得者。主攻近视防治关键技术、复杂屈光手术及设备研发，主持“安阳儿童眼病研究”。现任中国医师协会眼视光学组副组长、中华医学会眼视光学组委员、STAR工作组眼科学专委会副主任委员等。主持多项国家级课题，获教育部科技进步一等奖。以第一/通讯作者在JAMA Pediatrics、npj Digital Medicine、Advanced Science等发表论文60余篇，主编《循证眼科学》等。连续入选全球近视领域顶级专家及全球前2%顶尖科学家。

钟菁 副研究员

（第一作者）

首都医科大学附属北京同仁医院副研究员、主治医师，长期从事智能视觉健康、数字医疗及眼视光创新技术研究。主持国家自然科学基金等科研项目5项，以第一或通讯作者在 BMJ、JAMA Ophthalmology、Ocular Surface 等国际期刊发表SCI论文20余篇，授权发明专利4项、软件著作权4项，参与制定视觉健康相关标准7项。

刘昱 硕士

（共同第一作者）

主治医师，长期从事儿童近视防控、屈光不正及角膜眼表疾病临床诊疗与研究，参与多项国家及省部级科研项目，在数字视觉训练临床评价和近视防控研究方面积累了丰富经验。

彭天丽 博士

（共同第一作者）

首都医科大学附属北京同仁医院眼科学博士，长期从事儿童青少年近视防控及临床研究。参编《中国近视防控蓝皮书》，以第一（含共同第一）作者发表SCI论文5篇，多次获得国家及省部级科研奖励。

本研究获首都卫生发展科研专项（2024-2G-1081）、北京市科技新星计划科技交叉合作项目（20250484983）、国家优秀青年医师项目、首都医科大学优秀青年人才计划（A2307）、北京市自然科学基金（L248023、L253017）及北京市高层次创新创业人才支持计划领军人才项目（G202512030）资助。

原文链接

https://jamanetwork.com/journals/jamaophthalmology/article-abstract/2853325