存在的问题及展望

统计数据显示，2018年全国儿童青少年总体近视率为53.6%。其中，6岁儿童为14.5%，小学生为36.0%，初中生为71.6%，高中生为81.0%。并且在高三近视学生当中，高度近视占比为21.9%。2018年国家卫生健康委员会发布《综合防控儿童青少年近视实施方案》，力争到2030年实现全国儿童青少年新发近视率明显下降，6岁儿童近视率控制在3%左右，小学生近视率下降到38%以下，初中生近视率下降到60%以下，高中生近视率下降到70%以下，同时要求政府、学校、医疗卫生机构、家庭和学生各方面共同努力，切实降低儿童青少年近视发生率，提升儿童青少年体质健康水平。由此可见，国家对近视防控的高度重视和近视防控的紧迫性。与糖尿病视网膜病变相似，高度近视的人工智能诊断算法亟待临床实际诊疗环境下的现场验证，而不是仅仅采用已有的实验室数据进行验证。用具有统一标准的、包含各种影响因素的实时数据得到的验证结果才更加具有说服力。而且用于诊断高度近视的人工智能算法模型在应用时还需要在不同地区、不同种族的人群中进行评估，以验证该模型的鲁棒性和泛化能力。由于高度近视在儿童青少年和老年人群中的表现存在一定差异，在搭建人工智能算法模型时也应该同时考虑病例的年龄乃至性别、家族遗传史等因素，以提高人工智能算法模型的诊断性能。

此外，高度近视患者发生视网膜脱落的概率更大，患青光眼的概率也更高。许多高度近视患者的视野里会出现漂浮物和阴影。高度近视的典型病灶伴视盘萎缩也经常出现在患有青光眼的眼底彩照中，这是大量近视患者被诊断为青光眼的原因之一。因此在未来研究中需要加强对多病种之间相互区分和病程联系的关注。