EMR数据可以预测近视的发展

《每日健康报》11月6日在网上发布的一项研究表明，大数据和机器学习方法可以改善中国儿童近视的预测《公共科学图书馆·医学》杂志上。

中国广州中山大学的医学博士、博士林浩天(音译)和他的同事们开发了一种算法来预测高近视在中国学龄儿童中发病。在8个眼科中心，真实的临床屈光数据来自电子医疗记录系统。我们使用年龄、球面等效(SE)和年发展率来开发预测未来10年SE和高度近视发病的算法。采用随机森林机器学习对算法进行训练和验证。

研究人员发现，该算法在内部验证中准确预测高度近视(曲线下面积[AUC]， 3年0.903 - 0.986;5年期利率为0.875至0.901;外部验证(AUC, 0.874 - 0.976, 3年;5年期为0.847 - 0.921;和多资源测试(AUC, 0.752 - 0.869, 4年)。的算法3年(AUC, 0.94 - 0.985)、5年(AUC, 0.856 - 0.901)和8年(AUC, 0.801 - 0.837)的临床可接受的准确性预测18岁时高度近视发展。

作者写道:“我们的研究表明，机器学习预测算法进一步将大数据研究的好处转化为临床实践。”

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