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学术研究 2026年10月25日

法国真实世界研究揭示近视控制镜片响应差异

法国一项纳入723名4-14岁儿童的3年回顾性研究，对比高度非球面微透镜（HAL）与多区正向离焦（DIMS）镜片对近视进展的影响。结果显示三类进展轨迹：稳定组（-0.05D/年）、中度进展组（-0.31D/年）和持续进展组（-0.58D/年）。初始进展快是持续进展最强预测因子，而镜片类型、年龄、性别及基线度数均未影响分组。

#近视防控#真实世界研究#光学干预

PubMed Ophthalmology

学术研究 2026年10月25日

福建眼病研究构建糖尿病视网膜病变预测模型

福建眼病研究基于8211名参与者数据，训练并比较五种机器学习模型预测糖尿病视网膜病变（DR）风险。支持向量分类器（SVC）表现最优，F1-score达92.83%，AUC为0.99。SHAP分析确认五大关键预测因子：糖尿病病史、年龄、脉压差、左眼近视力和身高。研究验证了该框架在人群筛查中的稳健性与可复现性。

#人工智能#糖尿病视网膜病变#真实世界数据

PubMed Ophthalmology

学术研究 2026年10月25日

AMD患者双眼萎缩进展具高度对称性

研究回顾分析64名双侧非渗出性年龄相关性黄斑变性患者的128只眼，使用扫频OCTA影像评估大型高透光缺陷（≥250μm）的年增长速率。结果显示，当基线病灶≥0.9视盘面积时，双眼萎缩进展速率高度一致，三种测量策略下均显示强一致性。据此，临床试验可纳入同一名患者的双眼，显著减少所需受试者数量。

#AMD#临床试验设计#OCTA

PubMed Ophthalmology

学术研究 2026年10月25日

研究用18张模拟近视外观和18张非近视外观的儿童合成图像，输入Magnifeye AI临床决策支持工具，测试其在不同环境风险设定下的输出一致性。结果发现，当环境风险调至最低时，无论图像是否显示近视特征，系统均判定为低风险；调至最高时则统一判为高风险。环境因素（尤其家族史和近距离用眼行为）主导风险评级，而图像本身特征仅起微弱调节作用。结论指出，该类简单、低风险临床问题可能无需复杂AI，常规临床经验已足够。

#AI医疗#近视防控#临床决策支持

PubMed Ophthalmology

学术研究 2026年10月25日

SSR-Stacking：基于班级关系图的儿童高度近视预测模型

研究团队提出SSR-Stacking框架，用于在基线球镜度数（SE）缺失情况下预测儿童随访终点的高度近视状态。该模型融合图神经网络与集成学习，构建以学校班级为单位的社会-环境图，并通过自监督重建机制从同班同学数据中补全缺失SE值，再经元堆叠层整合XGBoost、SVM和随机森林等分类器。评估基于一项纵向队列数据，未提供具体样本量或准确率数字。

#人工智能#儿童近视#真实世界数据

PubMed Ophthalmology

学术研究 2026年10月25日

无需标注的AI模型实现跨设备RNFL自动分割

研究团队开发了名为Macula2Disc（M2D）的AI框架，仅用黄斑区OCT图像训练，即可在未标注的视盘周RNFL图像上完成分割。在1017张未标注的视盘周扫描图像上验证，RNFL分割Dice系数达87.42%，MIoU为80.43%。该方法不依赖视盘区域人工标注，能适配Heidelberg Spectralis和TowardPi BMizar-400K两种异构OCT设备，目标是提升青光眼结构评估的跨平台一致性。

#AI医疗#OCT#青光眼 +1

PubMed Ophthalmology

市场数据 2026年10月25日