PLoS Medicine：刘奕志团队创建近视眼人工智能预测模型
2018-11-09 朱汉斌 邰梦云 科学网
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。
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。
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