前言
近视已成为全球公共卫生难题，及早发现并预测高风险儿童对预防近视及其并发症至关重要。现有近视预测模型大多依赖睫状肌麻痹后的等效球镜（SE）和眼轴长度（AL）等参数，尽管预测准确，但在大规模筛查中面临局限，尤其是在医疗资源匮乏的地区。此外，前期模型主要关注近视检测和高度近视风险预测，未充分考虑干预需求。
近日，同济大学附属眼科医院/上海市眼病防治中心/上海市眼科医院、上海交通大学医学院附属第一人民医院许迅教授与何鲜桂教授，上海交通大学计算机科学与工程系盛斌教授，及香港中文大学Chi Pui Pang（彭智培）教授等多地学者共同在npj Digital Medicine（IF:15.2）上发表了题为A Deep Learning System for Myopia Onset Prediction and Intervention Effectiveness Evaluation in Children的研究论文。该研究开发了名为DeepMyopia的深度学习算法，通过分析儿童青少年的视网膜眼底图像，预测近视发生，并识别高风险个体，为个性化干预提供决策支持。
昆明医科大学第一附属医院钟华教授、香港理工大学何明光教授、内蒙古医科大学附属医院朱丹教授、北京协和医院戴荣平教授和新疆医科大学第一附属医院易湘龙教授共同参与本研究。本研究工作也得到了悉尼大学Jinman Kim教授、澳大利亚眼科研究中心Zhuoting Zhu（朱卓婷）教授、上海交通大学转化医学研究院毕磊教授、香港中文大学Xiujuan Zhang（张秀娟）教授、Clement C Tham（谭智勇）教授和Carol Y Cheung（张艳蕾）教授、新加坡国立眼科中心Marcus Ang教授等多学科专家的支持和帮助。
图1 本文于2024年8月在npj Digital Medicine在线发表
研究方法
DeepMyopia基于视网膜眼底图像、眼轴长度、年龄和性别进行输入，在非睫状肌麻痹的情况下实现了高效操作（图2）。与传统的睫状肌麻痹验光相比，DeepMyopia避免了时间消耗、家长不接受等问题，显示出在大规模筛查中的实际可行性。该系统首先在上海的大型数据集上进行了严格的验证，随后在中国多个地区（包括北京、广州、香港、昆明、呼和浩特、乌鲁木齐）的独立数据集上进行外部验证，表现出比较理想的预测精确性和稳定性。
图2 DeepMyopia示意图概述
研究结果
通过结合儿童的视网膜眼底图像及非睫状肌麻痹的眼科参数，DeepMyopia能够准确预测未来三年内的近视发生（图3），并在内部测试集中实现0.908、0.813、0.810的AUC值，外部测试集中也保持了稳健的表现，优于纯眼底图像模型和非睫状肌麻痹临床模型，与睫状肌麻痹临床模型性能相当。
图3 四种模型预测未来三年近视发病的性能
DeepMyopia在近视发生风险的分层中表现出色，能够有效区分低风险和高风险群体，Kaplan - Meier曲线显示两组在内部和外部测试集上显著分离（图4）。
图4 根据风险分层结果近视发生的生存曲线
在后续的模拟随机对照试验中，研究团队进一步探讨了DeepMyopia在近视风险分层中的实际应用价值。结果表明，利用 DeepMyopia区分高低风险儿童后，基于相应强度的干预措施，可预防更多近视发生（图5）。
图5 DeepMyopia辅助干预的模拟随机对照试验
此外，研究团队通过Markov模型评估了DeepMyopia在减少近视疾病负担方面的有效性（图6）。结果显示，与未强化干预的常规组相比，DeepMyopia辅助干预能够增加0.75（95%CI：0.53,1.04）质量调整生命年（QALYs），避免失明年数为每100万人 13.54（95%CI：9.57,18.83）年。
图6 Markov模型模拟从正常到近视、病理性近视以及近视相关失明的一生经历
研究结论
基于眼底图像和非睫状肌麻痹眼部参数的 DeepMyopia 在预测近视发病方面表现出色，可预测未来三年近视发生，准确识别近视高风险个体，针对性开展强化干预，有效减轻近视疾病负担，为儿童近视的早期检测和干预指导提供了一种可靠而高效的工具，在实际公共卫生大规模筛查中具有巨大潜力。
通讯作者简介
许迅
主任医师、教授、博士生导师，上海市视觉健康中心（儿童青少年近视防治技术中心）主任、国家眼部疾病临床医学研究中心主任、国家儿童青少年视力健康管理专家咨询委员会副主任委员，教育部综合防控儿童青少年近视专家宣讲团副团长，中华医学会眼科分会副主任委员、眼底病学组组长。获国家科技进步二等奖、上海科技进步一等奖。入选人事部“百千万人才工程”国家级人选、全国五一劳动奖章、政府特殊津贴和卫生部突出贡献中青年专家、上海市领军人才、上海市科技精英等。
何鲜桂
主任医师，教授，博导生导师。同济大学附属眼科医院/上海市眼病防治中心/上海市眼科医院临床研究中心主任，儿童青少年近视防控学科带头人。兼国家卫健委儿少视力健康管理专家，教育部综合防控近视专家宣讲团成员，国际近视研究院亚太学术大使，WHO 2030全球屈光不正行动工作组成员，中华预防医学会儿少卫生分会、眼公共卫生学会委员等。主持在研科技部国家重点研发计划课题、国自然基金等项目10余项。发表第一/通讯论文90余篇（SCI 60余篇）。曾获上海市银蛇奖、第一完成人获上海市预防医学科技二等奖等。
盛斌
现为上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师，国家级高层次青年人才。ISBI2020、MICCAI2022及MICCAI2023国际眼底影像人工智能读片竞赛主席，任The Visual Computer执行编辑 (Managing Editor), IEEE Trans. CSVT等4本人工智能领域SCI国际期刊Associate Editor。近五年以(共同)第一/通讯发表Nature Medicine、Nature Communications、Science Bulletin、IJCV、IEEE TPAMI等SCI论文69篇。获2020年度上海市科技进步特等奖，两次获世界人工智能大会SAIL AWARD榜单项目、国际图形学学会 (Computer Graphics Society) 杰出贡献奖等荣誉。
Chi Pui Pang（彭智培）教授
香港中文大学眼科及视觉科学系研究室主任。汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心院长。曾担任世界各地20多个资助机构的学术评估及评审员，还担任国际、海外地区、中国大陆和香港超过60个临床、研究和高等学术机构的学术评审员、校外主考官、名誉教授或访问教授。亚太眼科学会 (APAO)、世界眼科学大会 (WOC)、国际眼科研究学会 (ISER) 等会议的召集人和协调员。曾获国家科学技术进步奖二等奖，中华医学会眼科学分会特别成就奖，亚太眼科协会高级成就奖。
第一作者简介
戚紫怡
上海交通大学医学院附属第一人民医院眼科学博士生，师从许迅教授，主要研究方向为儿童青少年近视研究。
李庭瑶
上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系博士生，师从盛斌教授，主要研究方向为医疗健康领域的人工智能算法、医学影像分析。
陈军
流行病学博士，主管医师，同济大学附属眼科医院/上海市眼病防治中心/上海市眼科医院临床研究中心，研究方向为近视流行病学、真实世界研究的因果推断，作为骨干参与科技部国家重点研发计划，主持上海市卫健委公共卫生优秀青年等课题，在JAMA Network Open, Ophthalmology, BJO等期刊发表近视相关论文20余篇，作为主要成员获中国医院协会科技创新奖、上海市医院管理创新奖等荣誉。
Jason C Yam（任卓昇）
香港中文大学眼科及视觉科学学系教授及本科生学部主任、香港中文大学崇基学院通识教育院长。担任亚太斜视和儿童眼科学会 (APSPOS) 秘书长、国际儿童眼科学和斜视理事会 (IPOSC) 培训和教育委员会主席、亚太近视学会 (APMS) 理事等多项国际学术职务。2019年当选为香港十大杰出青年，2021年获颁发香港人道年奖，2022和2023年入选全球前2%顶尖科学家榜单，2023年入选亚太区最具影响力眼科人物100强。在包括JAMA，The Lancet Global Health，Ophthalmology，JAMA Network Open等权威国际期刊上发表SCI论文170篇。
温阳
博士，深圳大学电子与信息工程学院助理教授，硕士研究生导师。主要研究方向为图像处理、计算机视觉、医学图像分析与应用等。主持国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金面上项目等5项，被评为深圳市高层次人才，代表性工作成果发表在IEEE Trans. Image Processing、Nature Communications等顶级国际期刊及会议上。
撰写：戚紫怡
来源：眼研社
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