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、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近视干预手段，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

近视已成为全球性的重大公共卫生挑战，尤其在亚洲地区形势严峻。近日，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）上发表了一项突破性研究，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，创新性地开发了基于Transformer架构的近视进展预测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近视控制效果——不仅完全阻止了眼轴增长，更实现了屈光度的轻微逆转。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平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：创新性AL数据机器学习插补

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：引入因果机器学习框架

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"群体平均效应"到"个体化治疗效果（ITE）"的历史性跨越。

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性：温州医科大学附属眼视光医院内部训练集（近30万人数，100万条数据）、外部测试集（近6万人数，14万条记录）以及RLRL研究者发起试验（IIT）前瞻性验证集（69名，345条记录）。

图1：研究设计总览。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、性别、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，并创新性地引入梯度反转层和对抗分类器，迫使模型学习与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。

突破性的实验结果

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（按近视程度、年龄、性别分层）均证实了模型的稳健性。

图3：NPM在内部测试集（a-d）和外部测试集（e-h）中的预测性能散点图，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

通过对比IPM预测的干预进展与NPM预测的自然进展，研究首次量化了各干预的个体化治疗效果：

特别值得强调的是，陈洁、瞿佳、张康教授团队的研究以高水平循证医学证据证实：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平均约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

在独立的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性。

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，预示着近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近视发展轨迹，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性：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，不仅代表了近视防控领域的重要技术进步，更以高水平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台"时间机器"，为每一位患儿点亮了守护光明的精准航标。