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陈洁教授团队重磅成果:AI证实RLRL红光治疗在四大近视干预中效果最强,可部分逆转近视进展

陈洁教授团队重磅成果:AI证实RLRL红光治疗在四大近视干预中效果最强,可部分逆转近视进展
2026-06-09 10:52:07 来源: 大众网

"陈洁、瞿佳、张康教授团队基于30万儿童百万级数据,首次通过AI模型在统一框架下量化对比四大主流视干预手段,结果表明:RLRL红光治疗不仅显著阻止了眼轴增长,更实现了部分屈光度的逆转,效果显著优于阿托品、角膜塑形镜和周边离焦眼镜。"

导读

视已成为全球的重大公共卫生挑战,尤其在亚洲地区形势严峻。日,温州医科大学附属眼视光医院陈洁、瞿佳、张康教授团队在国际顶级期刊Nature子刊《npj Digital Medicine》(影响因子高达14.3)上发表了一项突破研究,题为“AI-guided personalized predictions on myopia progression and interventions”。

陈洁、瞿佳、张康教授团队基于超过30万名儿童的百万级随访数据,创新地开发了基于Transformer架构的进展预测AI模型——MPPM(Myopia Progression Predictive Model)。该模型不仅能精准预测儿童未来10年的屈光度(SE)与眼轴长度(AL)变化,还首次在统一AI框架下用因果推断定量评估了四种主流干预手段的个体化疗效。研究结果提示:在0.01%阿托品、角膜塑形镜、周边离焦眼镜和RLRL红光治疗四种干预中,RLRL红光治疗展现出最强的视控制效果——不仅完全阻止了眼轴增长,更实现了屈光度的轻逆转。视景医疗旗下产品(贝贝乐RLRL红光治疗仪)被纳入该研究的干预队列,其卓越效果得到了高水循证医学证据的有力支持。

论文基本信息

四大核心创新点

创新一:首创10年超长跨度预测

突破现有模型难以预测长期疗效的局限,首次实现对8至18岁儿童长达10年的等效球镜度数(SE)和眼轴长度(AL)精准预测。

创新二:创新AL数据机器学插补

针对约75%访视缺乏AL数据的难题,开发了基于XGBoost的插补策略,扩充了可用训练数据量。

创新三:引入因果机器学框架

在干预进展模块(IPM)中引入梯度反转层和对抗训练机制,有效消除混杂偏倚,实现从"群体均效应"到"个体化治疗效果(ITE)"的历史跨越。

创新四:统一框架下评估四大主流干预

首次在统一AI框架下量化对比0.01%阿托品、角膜塑形镜(Ortho-K)、周边离焦眼镜(PDS)和RLRL红光治疗四种干预的个体化疗效。

研究设计与AI模型架构

本研究采用三个独立数据集确保模型鲁棒:温州医科大学附属眼视光医院内部训练集(30万人数,100万条数据)、外部测试集(6万人数,14万条记录)以及RLRL研究者发起试验(IIT)前瞻验证集(69名,345条记录)。

图1:研究设计览。展示了三个数据集的划分,以及NPM和IPM的训练与测试流程。

MPPM模型包含两个核心模块。自然进展模块(NPM)采用EHRFormer架构,以年龄、别、双眼SE和AL等为输入,通过多任务预测头输出未来SE和AL预测值。干预进展模块在NPM基础上增加干预类型输入,并创新地引入梯度反转层和对抗分类器,迫使模型学治疗分配无关的特征表达,实现个体化治疗效果的无偏估计。

图2:MPPM模型架构图。上半部分(蓝色)为NPM,下半部分(粉色)为IPM,IPM额外引入了梯度反转层和对抗分类器。

突破的实验结果

NPM展现卓越预测能力

NPM在内外部测试集中均展现出卓越的预测精度:

随着既往随访次数从1次增加到10次,SE预测R²从约0.89攀升至约0.97;随着预测时间从1年延长至10年,即使在第10年,R²仍保持在0.85以上。亚组分析(按视程度、年龄、别分层)均证实了模型的稳健

图3:NPM在内部测试集(a-d)和外部测试集(e-h)中的预测能散点图,数据点紧密聚集在理想对角线周围。

IPM量化干预效果:RLRL效果最强

特别值得强调的是,陈洁、瞿佳、张康教授团队的研究以高水循证医学证据证实:RLRL红光治疗在四种干预中展现出最强的效果。RLRL不仅完全阻止了眼轴增长(降低AL进展100%),更实现了SE均约10%的回退效果——不仅能"刹车",还能在一定程度上"倒车"。这一发现在影响因子14.3的Nature子刊上发表,充分体现了其学术可信度。

独立试验验证

独立的RLRL研究者发起试验(IIT)中,NPM对对照组预测R²=0.87,IPM对干预组预测R²=0.90,有力证明了MPPM在不同数据来源下的可靠

临床转化前景与行业影响

陈洁、瞿佳、张康教授团队这项发表于Nature子刊(IF=14.3)的研究,预示着视管理模式的深刻变革。MPPM实现了从"千人一方"到"量体裁衣"的跨越,临床医生输入患儿基础数据,模型即可在1-2秒内模拟出未来10年采取不同干预手段的视发展轨迹,辅助制定最优治疗策略。该模型的服务器-客户端架构适合在各级门诊部署,无需改变现有工作流程。

研究也指出了若干局限:研究人群限于中国儿童(SE +1.0D至-10.0D),未纳入遗传和环境因素,模型尚处于研究验证阶段。团队已计划开展多民族队列外部验证,为全球推广奠定基础。

综上所述,陈洁、瞿佳、张康教授团队在Nature子刊(IF=14.3)上发表的这项研究,不仅代表了视防控领域的重要技术进步,更以高水循证医学证据证实了RLRL红光治疗在四大主流干预中的最强效果。MPPM模型犹如为临床医生配备了一"时间机器",为每一位患儿点亮了守护光明的精准航标。

责任编辑:kj015

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