我校中山眼科中心劉奕志教授團隊，利用百萬醫學驗光大數據，發現了真實世界中的中國青少年近視眼發生發展規律，創建了近視眼人工智能預測模型，可精準預測青少年近視的發展，對青少年近視的有效干預和防控具有重大意義。原創論文于11月6日在國際醫學雜志PLoS Medicine官網首頁以推介文章在線發表。

既往青少年近視眼研究數據量小，無法完全反映其發展規律，因此不能有效進行預測及早期精準干預。近視眼一旦發展為高度近視，可導致視網膜變性、脫離等不可逆損害，嚴重影響孩子們的身心健康。如果能夠在早期預測其發展規律，通過增加戶外活動等早期干預手段，就可減緩近視眼的發生發展，對降低高度近視的風險有重要意義。

中山眼科中心劉奕志教授團隊聯合全國多家醫療機構，利用十年百余萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出真實世界青少年近視眼發生、進展與穩定的規律。在此基礎上，運用隨機森林算法進行機器學習，建立人工智能預測系統，可對近視進展趨勢進行個體化預測，3年內準確率達90%，10年內準確率達80%以上，也可提前8年有效預測高度近視，為近視眼的精準干預提供了科學依據。

研究內容總覽圖：

A 研究納入8家眼科中心及2家非醫療單位數據。由于研究關注學齡兒童，故納入標準設為：初診6-20歲，且本人至少有3次檢查，其間隔大于1年。

B 需要輸入的預測指標包括，驗光年齡，驗光球鏡度，和度數的年進展速率。預定算法根據這些指標預測指定時間后的近視球鏡度，并預測未來10年內是否會進展為高度近視。

C 我們利用機器學習中的隨機森林構建預測模型。中山眼科中心的數據用作測試集，內部驗證采用10倍交叉驗證及OOB法（out-of-bag）。其余數據及其它合作單位采集數據用以外部驗證和多來源測試。

為了將研究成果轉化應用，研究團隊開發出一套人工智能云平臺，提供高效的近視預測服務。通過訪問智能平臺，輸入前后兩次檢查的年齡和度數（間隔至少一年），即可預知10年內的近視度數變化與高度近視風險。

中山眼科中心近年來對近視眼進行了系統性的研究，不斷取得突破，產生了重大的社會影響和意義。我們的中小學生近視眼發生率研究成果（JAMA Ophthalmology，2018）被國外媒體報道并被《參考消息》轉載為《中國學生近視高發亟待干預》一文，習近平總書記看此文后，作出指示：“全社會都要行動起來，共同呵護好孩子的眼睛，讓他們擁有一個光明的未來”（新華網，2018.08.28）。我們還在全球首次科學證明增加戶外活動可減緩近視的發生發展（JAMA，2015），并被寫入了世界衛生組織《近視眼防控藍皮書》和國家衛健委眼健康規劃、教育部青少年近視眼防控等政策綱要。

我們的大數據研究成果為青少年近視提供了精準的防控時機：學齡前后的近視發展最快，這個時期要盡量減少兒童的近距離閱讀和增加戶外活動。只有全社會通力合作，才能最終實現青少年近視眼的有效防控。

論文鏈接：https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1002674