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。 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。
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