刘奕志团队创建了近视眼人工智能预测模型可对近视进展趋势进行个体化预测

11月8日，记者从中山大学中山眼科中心获悉，该中心教授刘奕志团队利用百万医学验光大数据，创建了近视眼人工智能预测模型，可对近视进展趋势进行个体化预测。相关研究11月6日在线发表在《公共科学图书馆—医学》(PLoS Medicine)官网首页。

近视眼一旦发展为高度近视，可导致视网膜变性、脱离等不可逆损害，严重影响孩子们的身心健康。如果能够早期预测其发展规律，通过增加户外活动等早期干预手段，那么就可减缓近视眼的发生发展，对降低高度近视的风险有重要意义。

刘奕志团队联合全国多家医疗机构，利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，该团队运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，3年内准确率达90%，10年内准确率80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。

为了将研究成果转化应用，刘奕志团队开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。刘奕志表示，近年来，其团队对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破。大数据研究成果为青少年近视提供了精准的防控时机：学龄前后的近视发展最快，这个时期要尽量减少儿童的近距离阅读和增加户外活动。

“创建近视眼人工智能预测模型，对青少年近视的有效干预和防控具有重大意义。”刘奕志团队成员林浩添教授表示，通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数(间隔至少一年)，即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。他强调，只有全社会通力合作，才能最终实现青少年近视眼的有效防控。