过去由于青少年近视研究数据少，无法完全揭示青少年近视的发展规律，因此很难对青少年近视进行有效的预测和及早防控。但近期，中山大学相关团队利用百余万次医学验光大数据，创建了近视眼人工智能预测模型，可精准预测青少年近视的发展，并有效干预和防控青少年近视。那么，这一人工智能模型是如何预测青少年近视发展情况的？它的准确率如何？
近视眼人工预测模型是以十年间青少年近视眼数据的研究结果为基础。自2015年起，中山大学刘奕志团队联合全国多家医疗机构，利用2005年~2015年全国多中心125万次的近视眼医学验光大数据，揭示出青少年近视眼发生、发展与稳定的规律。研究结果显示，学龄近视一般发生在7岁，5岁~10岁是发展高峰期，10岁多发展到接近300度，20岁左右则稳定在600度以内，学龄近视少数会发展成高度近视。高度近视发展趋势则不同于学龄近视，高度近视并没有特定的起始年龄和稳定年龄，学龄近视一年普遍升高95度，而高度近视一年普遍上升150度。
该团队在研究结果基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立了人工智能预测系统，可对每个孩子的近视进展趋势进行个体化预测。通过访问机器人，输入前后两次检查的年龄和度数，前后两次间隔至少一年，即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。中山大学中山眼科中心人工智能与大数据科主任林浩添表示，如果风险值达到60%以上，就提示孩子的高度近视风险很高，应特别注意，并积极采取预防措施。
据了解，该系统对3年内近视状况的预测准确率达90%，10年内准确率80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为青少年近视眼的精准干预提供了科学依据。
本文由中国科学传播研究所副研究员卜勇进行科学性把关。
卜勇：中国科学传播研究所副研究员，中国科学技术大学理学学士，中国科学院认知科学博士，北京师范大学心理学博士后。专家目前主要研究领域为健康、环保、水利、节能、气象、人工智能、脑科学与认知科学等。
