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AI医生的“超能力”:能预测十年近视度
2019-01-07 13:07:45 来源: 作者: 【 】 浏览:49次 评论:0
简述:AI医生开始发挥预测未来的“超能力”。昨日,中山大学中山眼科中心召开新闻发布会,宣布中心刘奕志教授团队利用百万医学验光大数据,发现了真实世界中的中国青少年近视眼发生发展规律,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情况,通过输入前后..
责任编辑:ganying


AI医生开始发挥预测未来的“超能力”。昨日,中山大学中山眼科中心召开新闻发布会,宣布中心刘奕志教授团队利用百万医学验光大数据,发现了真实世界中的中国青少年近视眼发生发展规律,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情况,通过输入前后两次的验光数据,可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。

目前,该研究成果的原创论文于11月6日在国际医学杂志《PLoS Medicine》官网首页发表,模型已在AI医生身上“植入”进入调试阶段,未来,预测系统有望推广进入校园。

每年从全国各地来到中山眼科中心的青少年并非少数,这些医疗大数据具有非常独特的研究价值。中山大学中山眼科中心主任、眼科医院院长、眼科学国家重点实验室主任刘奕志教授介绍,不少家长每隔半年或一年就带孩子进行定期的验光检查,这些连贯、庞大的数据是重要的资源。

从2005年~2015年,这十年的时间里,中山眼科中心研究团队共集合八家医疗机构的数据,收集了125万次随访验光结果,所研究的群体以南方为主,辐射全国,“既往青少年近视眼研究数据量小,无法完全反映其发展规律,因此不能有效进行预测及早期精准干预。

近视眼一旦发展为高度近视,可导致视网膜变性、脱离等不可逆损害,严重影响孩子们的身心健康。如果能够早期预测其发展规律,通过增加户外活动等早期干预手段,就可减缓近视眼的发生发展,对降低高度近视的风险有重要意义。”刘奕志表示,这次庞大、规律性的数据,帮助他们最终发现了青少年近视眼发生发展的规律。

以此为基础,刘奕志团队创建出了预测模型,运用随机森林算法进行机器学习,建立人工智能预测系统,可对近视进展趋势进行个体化预测,3年内准确率达90%,10年内准确率80%以上,也可提前8年有效预测高度近视,为近视眼的精准干预提供了科学依据。

体验:输入两次验光结果秒得预测结果

这个预测模型具体怎么应用?目前,这套模型已在AI医生身上植入,进入调试阶段。中山大学中山眼科中心人工智能与大数据科主任林浩添教授现场演示了操作方法。操作的流程非常简单,出具结果的时间可以用秒算。以一个5岁男孩的数据为例,在过去一年里这位男孩近视了,戴上了100度的眼镜,当输入前后两次验光的度数时(至少间隔一年),现场人士询问,“这个男孩十年后的近视度数及高度近视的风险分别是多少?”AI医生竟可“秒速”回答:这个男孩10年后近视度可能会达到300多度,他患高度近视的风险并不高。

“这套系统主要面对的是18岁以下的年龄群体,建议5岁以下孩子就可以做第一次预测,由于两次验光间隔起码要一年,所以定期验光能提供更好的数据。”林浩添建议。

提醒: 学龄近视一般7岁发生

“有了AI医生植入这套模拟系统,每个人的近视情况可个体化预测,也可及时预测高度近视高危人群,进行精准干预。”研究团队专家表示,如果能够早期预测个体近视的发展规律,通过增加户外活动等早期干预手段,就可减缓近视眼的发生发展,对降低高度近视的风险有重要意义。据介绍,学龄近视一般在7岁发生,5~10岁是进展高峰期,多数人10岁进展到接近300度,20岁左右则稳定在600度以内。少数学龄近视会发展成高度近视,而高度近视并没有特定的起始年龄和稳定年龄,“高度近视进展很快,而且病理风险大,往往伴随诸多高危致盲风险,如视网膜脱离、眼底病变等。”林浩添表示。刘奕志提醒,学龄前后的近视进展最快,这个时期要尽量减少儿童的近距离阅读,增加户外运动。在该院一项针对12所小学随机对照研究中,每天增加40分钟户外运动,3年近视率相对值下降23%。

“调试结束后,我们计划与企业合作推广,或在医院内落地使用,有条件时将进一步进驻校园,这样长期监控,可在预防干预这一环节未雨绸缪。”研究团队表示。


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