中山大学中山眼科中心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。相关成果日前在线发表于《科学公共图书馆—医学》。
近视眼如果能及早预测其发展规律，并施以增加户外活动等早期干预手段，可减缓其发生发展，对降低高度近视的风险有重要意义。
刘奕志团队联合国内多家医疗机构，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，并建立人工智能预测系统。该系统预测的3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，从而为近视眼的精准干预提供了科学依据。
大数据研究成果为青少年近视提供了精准的防控时机。研究发现，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，同时增加户外活动。
研究团队还开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。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。
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