厲害了！這個AI醫生可以預測你十年後的視力

11月8日，中山大學中山眼科中心召開新聞發佈會，宣佈中心劉奕志教授團隊利用百萬醫學驗光大數據，發現了現實中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，可精準預測青少年近視的發展，通過輸入前後兩次的驗光數據，可預知10年內的近視度數變化與高度近視風險。目前，該研究成果的原創論文於11月6日在國際醫學雜誌《PLoS Medicine》官網首頁發表，模型已在AI醫生身上“植入”進入調試階段，未來，預測系統有望推廣進入校園。

▌犀利

預測3年內的近視度變化，結果準確率達9成

每年從全國各地來到中山眼科中心的青少年並非少數，這些醫療大數據具有非常獨特的研究價值。中山大學中山眼科中心主任、眼科醫院院長、眼科學國家重點實驗室主任劉奕志教授介紹，不少家長每隔半年或一年就帶孩子進行定期的驗光檢查，這些連貫、龐大的數據是重要的資源。

從2005年至2015年，中山眼科中心研究團隊彙集八家醫療機構的數據，收集了125萬次隨訪驗光結果，所研究的羣體以南方爲主，輻射全國，“既往青少年近視眼研究數據量小，無法完全反映其發展規律，因此不能有效進行預測及早期精準干預。近視眼一旦發展爲高度近視，可造成視網膜變性、脫離等不可逆損害，嚴重影響孩子們的身心健康。如果能夠及早預測其發展規律，通過增加戶外活動等干預手段，就可減緩近視眼的發生發展，對降低高度近視的風險有重要意義。”劉奕志表示，這些龐大、規律性的數據，幫助他們最終發現了青少年近視眼發生發展規律。

以此爲基礎，劉奕志團隊創建出了預測模型，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，爲近視眼的精準干預提供了科學依據。

▌現場體驗

輸入兩次驗光結果可秒得結果

這個預測模型具體是怎麼應用的呢？目前，這套模型已在AI醫生身上植入，進入調試階段。

中山大學中山眼科中心人工智能與大數據科主任林浩添教授現場演示了操作方法。操作的流程非常簡單。以一個5歲男孩的數據爲例，在過去一年裏這位男孩近視了，戴上了100度的眼鏡，當輸入前後兩次驗光的度數時（至少間隔一年），現場人士詢問，“這個男孩十年後的近視度數以及高度近視的風險分別是多少？”

這個AI醫生的應變能力可以以“秒速”來形容，它立刻就出具了結果：這個男孩10年後近視度可能會達到300多度，他患高度近視的風險並不高。

“這套系統主要面對的是18歲以下的羣體，建議5歲以下孩子可以做第一次預測，由於兩次驗光間隔起碼要一年，所以定期驗光能提供更好的數據。”林浩添建議。