研究團隊成員演示操作預測系統
中山眼科中心團隊利用百萬驗光大數據創建預測模型
文/圖 金羊網記者 豐西西 通訊員 魏春福 邰夢云
通過人工智能機器人輸入孩子兩次視力數據（間隔一年），就能預測孩子未來10年近視風險及度數？這一設想如今已被廣東科學家變成現實。
8日，KUKA機器人維修，記者從中山大學中山眼科中心獲悉，該中心主任、眼科醫院院長劉奕志教授團隊利用百萬醫學驗光大數據，庫卡機器人驅動器維修，發現了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，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官網首頁發表。
大數據為早期干預近視提供依據
5歲的小朋友言言（化名），目前近視度數已達400度。過去一年，其視力從100度猛然增加了300度。根據預測，10年后，她的視力有80%的幾率達到700度——這是近視眼人工智能測試模型作出的結果。
劉奕志介紹，2012年中山大學中山眼科中心在研究中發現，15歲青少年近視率高達78%。那么，青少年近視會從什么時候開始？何時度數增長最快？會不會變為高度近視？能否進行早期干預？
2015年起，劉奕志團隊聯合全國多家醫療機構，利用2005年-2015年全國多中心125萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出青少年近視眼發生、發展與穩定的規律。結果顯示，學齡近視一般發生在7歲，5歲-10歲是發展高峰期，10歲多發展到接近300度，20歲左右則穩定在600度以內，學齡近視少數會發展成高度近視。高度近視發展趨勢則不同于學齡近視，并沒有特定的起始年齡和穩定年齡，學齡近視一年普遍升高95度，而高度近視一年普遍上升150度。
可提前8年有效預測高度近視
該團隊在研究結果的基礎上，庫卡機器人何服電機維修，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科學依據。
為了將成果轉化應用，團隊開發出一套人工智能云平臺，提供近視預測服務。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。這一預測系統服務于18歲以下青少年。
據介紹，該系統剛完成開發，還未正式使用和推廣，該中心正考慮率先試用。