换一批基于人工智能技术的近视风险预测模型的研究与应用
Research and application of myopia risk prediction model based on artificial intelligence technology
摘要针对全球近视患病率的显著增长趋势,本文旨在开发基于人工智能的个体化近视风险预测模型,通过多源异构数据整合方法,纳入屈光状态(等效球镜度)、生物测量参数(眼轴长度)、环境暴露变量(每日近距用眼时长、户外活动强度)及遗传风险评分等特征.研究采用梯度提升决策树(LightGBM)与基于注意力机制的深度学习架构(Transformer)进行对比建模,通过SHAP值解析特征贡献度,并基于10折交叉验证优化模型性能.经前瞻性队列验证,模型显著提高筛查效能(AUC=0.96 vs.传统模型0.82,P＜0.001;筛查效率相对提升40%,McNemar检验).该研究为近视防控提供了可嵌入临床工作流的决策支持系统,推动了循证医学在眼科公共卫生领域的应用.
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关键词
眼科学人工智能近视风险预测模型深度学习大数据分析技术Ophthalmologyartificial intelligencemyopia risk prediction modeldeep learningbig data analytics
分类号
R778.11（眼屈光学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-2850.2025.03.137
发布时间
2025-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
吉林省大学生创新创业训练计划项目（S202411439077）
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