一种儿童近视风险预测方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种儿童近视风险预测方法、装置及系统，所述方法，包括：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。通过获取用户视力的当前检测数据和生理指标值，再根据当前检测数据和/或生理指标值，采用视力预测模型，能够预测出用户的近视风险，进而能够使用户和用户的家长及时了解用户眼睛的近视风险，提前进行预防或治疗。

A method, device and system for predicting myopia risk in children

The present invention provides a method for predicting the risk of myopia, device and system. The method comprises the following steps: acquiring user vision current detection data and physiological indexes; according to the current test data and / or the physiological indexes, the visual acuity prediction model, predict the user's risk of myopia. By acquiring the eyesight of users current test data and physiological index value, then according to the detection data and / or physiological indexes, the visual acuity prediction model is able to predict the user's risk and risk of myopia, myopia to users and users of the parents timely understanding of the user's eye, early prevention or treatment.

【技术实现步骤摘要】
一种儿童近视风险预测方法、装置及系统
本专利技术涉及近视预测
，具体涉及一种儿童近视风险预测方法、装置及系统。
技术介绍
近视是指眼睛在调节放松状态下，平行光线(5米外)经眼球屈光装置后，在视网膜之前形成焦点的光学状态。近视眼也称短视眼，这种眼只能看清近处不能看清远处。从无限远处来的平行光经过眼的屈光装置折光之后，在视网膜之前集合成焦点，在视网膜上则结成不清楚的象，远视力明显降低，但近视力尚正常。近年来，近视发生率飙升，近视眼的人群比例不断增大。目前，中国的儿童近视发病率已超过70％，位居全球第一，近视发病低龄化及病理性近视率的提高已经成为近年来我国儿童近视的两大变化。从小学五、六年级开始，儿童患病率明显上升。因此，适当地对儿童的近视风险进行预测，能够使家长更加了解儿童的眼睛视力状况，进而能更好地预防近视。近视的发生与遗传和环境等诸多因素有关，现有技术中，还不能做到对近视风险的预测。
技术实现思路
针对现有技术中的上述缺陷，本专利技术提供了一种儿童近视风险预测方法、装置及系统，可以较准确地对儿童近视风险进行预测。第一方面，本专利技术提供的一种儿童近视风险预测方法，包括：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。可选的，所述当前检测数据，包括：当前检测的屈光度值、眼轴长度、视力值中的一种或多种。可选的，所述生理指标值，包括：年龄、身高、体重、父母视力中的一种或多种生理指标值。可选的，所述当前检测数据为当前检测的屈光度值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险，包括：根据所述屈光度值和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。可选的，在根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险的步骤之前，还包括：获取不同年龄段儿童视力的样本数据；根据所述样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，建立视力预测模型。可选的，在建立视力预测模型之后，还包括：实时获取不同年龄段儿童视力的实时样本数据；根据所述实时样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，实时优化所述视力预测模型。可选的，还包括：获取所述用户在指定时间段内的用眼环境指标；根据所述用眼环境指标和所述近视风险，预测所述近视风险的变化情况。可选的，还包括：根据所述近视风险，获得改善近视风险的建议。第二方面，本专利技术提供的一种儿童近视风险预测装置，包括：信息获取模块，用于获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；视力预测模块，用于根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。可选的，所述当前检测数据，包括：当前检测的屈光度值、眼轴长度、视力值中的一种或多种。可选的，所述生理指标值，包括：年龄、身高、体重、父母视力中的一种或多种生理指标值。可选的，所述当前检测数据为当前检测的屈光度值；所述视力预测模块，具体用于：根据所述屈光度值和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。可选的，所述装置，还包括：样本数据获取模块，用于获取不同年龄段儿童视力的样本数据；模型建立模块，用于根据所述样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，建立视力预测模型。可选的，所述装置，还包括：实时数据获取模块，用于实时获取不同年龄段儿童视力的实时样本数据；优化模型模块，用于根据所述实时样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，实时优化所述视力预测模型。可选的，所述装置，还包括：用眼环境检测模块，用于获取所述用户在指定时间段内的用眼环境指标；风险变化预测模块，用于根据所述用眼环境指标和所述近视风险，预测所述近视风险的变化情况。可选的，所述装置，还包括：建议提供模块，用于根据所述近视风险，获得改善近视风险的建议。第三方面，本专利技术提供了一种儿童近视风险预测系统，包括：第一客户端、第二客户端和服务端；所述第一客户端与所述第二客户端连接，所述第二客户端与所述服务端连接；所述第一客户端用于检测儿童的用眼环境指标，并将所述用眼环境指标发送给所述第二客户端；所述第二客户端用于将儿童的所述用眼环境指标以及当前检测数据和/或生理指标发送给所述服务端；所述服务端用于根据所述用眼环境指标以及所述当前检测数据和/或所述生理指标，预测儿童的近视风险和近视风险的变化情况，并将预测结果发送给所述第二客户端。由以上技术方案可知，本专利技术提供一种儿童近视风险预测方法，包括：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。通过获取用户视力的当前检测数据和生理指标值，再根据当前检测数据和/或生理指标值，采用视力预测模型，能够预测出用户的近视风险，进而能够使用户和用户的家长及时了解用户眼睛的近视风险，提前进行预防或治疗。本专利技术提供的一种儿童近视风险预测装置和系统，与上述儿童近视风险预测方法出于相同的专利技术构思，具有相同的有益效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1示出了本专利技术第一实施例提供一种儿童近视风险预测方法的流程图；图2示出了本专利技术第二实施例提供一种儿童近视风险预测装置的示意图；图3示出了本专利技术第三实施例提供一种儿童近视风险预测系统的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域技术人员所理解的通常意义。本专利技术提供了一种儿童近视风险预测方法、装置及系统。下面结合附图对本专利技术的实施例进行说明。第一实施例：图1示出了本专利技术第一实施例所提供的一种儿童近视风险预测方法的流程图。如图1所示，本专利技术第一实施例提供的一种儿童近视风险预测方法包括以下步骤：步骤S101：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；步骤S102：根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。其中，所述当前检测数据，可以包括：当前检测用户眼睛的屈光度值、眼轴长度、视力值等中的一种或多种。所述生理指标值，可以包括：指年龄、身高、体重、父母视力等生理指标中的一种或多种的生理指标值。通过获取用户视力的当前检测数据和生理指标值，再根据当前检测数据和/或生理指标值，采用视力预测模型，能够预测出用户的近视风险，使用户和用户的家长能够及时了解眼睛的近视风险，进而提前进行预防或治疗。其中，用户为3-12岁儿童。在本专利技术提供的一个具体实施例中，在根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险的步骤之前，还包括：获取不同年龄段儿童视力的样本数据；根据所述样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，建立视力预测模型。对用户的视力进行近视风险预测有多种方法，本专利技术主要介绍以下几种方法：第一种：根据用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种儿童近视风险预测方法，其特征在于，包括：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。

【技术特征摘要】
1.一种儿童近视风险预测方法，其特征在于，包括：获取用户视力的当前检测数据和生理指标值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。2.根据权利要求1所述的儿童近视风险预测方法，其特征在于，所述当前检测数据，包括：当前检测的屈光度值、眼轴长度、视力值中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的儿童近视风险预测方法，其特征在于，所述生理指标值，包括：年龄、身高、体重、父母视力中的一种或多种生理指标值。4.根据权利要求2所述的儿童近视风险预测方法，其特征在于，所述当前检测数据为当前检测的屈光度值；根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险，包括：根据所述屈光度值和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险。5.根据权利要求1所述的儿童近视风险预测方法，其特征在于，在根据所述当前检测数据和/或所述生理指标值，采用视力预测模型，预测所述用户的近视风险的步骤之前，还包括：获取不同年龄段儿童视力的样本数据；根据所述样本数据，采用回归分析方法和/或神经网络方法，建立视力预测模型。6.根据权利要求5所述的儿童近视风险预测方法，其特征在于，在建立视力预测模型之后，还包括：实时获取不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟剑强，甄毅，张江红，侯志铭，段红兵，王紫琛，
申请(专利权)人：北京机器之声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11