中山大學中山眼科中心劉奕志團隊利用百萬醫學驗光大數據，創建了近視眼人工智能預測模型，可對近視進展趨勢進行個體化預測。相關成果日前在線發表于《科學公共圖書館—醫學》。

近視眼如果能及早預測其發展規律，并施以增加戶外活動等早期干預手段，可減緩其發生發展，對降低高度近視的風險有重要意義。

劉奕志團隊聯合國內多家醫療機構，利用十年百余萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出真實世界青少年近視眼發生、進展與穩定的規律。在此基礎上，該團隊運用隨機森林算法進行機器學習，并建立人工智能預測系統。該系統預測的3年內準確率達90%，10年內準確率達80%以上，也可提前8年有效預測高度近視，從而為近視眼的精準干預提供了科學依據。

大數據研究成果為青少年近視提供了精準的防控時機。研究發現，學齡前后的近視發展最快，這個時期要盡量減少兒童的近距離閱讀，同時增加戶外活動。

研究團隊還開發出一套人工智能云平臺，提供高效的近視預測服務。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。