高度近視不僅影響視力，更可能增加青光眼、視網膜剝離等嚴重眼疾的風險。近年來，人工智慧（AI）在醫療領域的應用日益廣泛，一項最新研究顯示，透過結合例行視力檢查與AI分析，有望更早、更準確地預測高度近視的發生，為預防工作爭取寶貴時間。

AI 精準預測，提升篩檢效率

傳統上，高度近視的診斷主要依賴眼科醫師的專業判斷，但早期症狀往往不明顯，容易被忽略。而AI技術的導入，則能透過分析大量的眼部數據，包括眼軸長度、角膜曲率、屈光度等，建立預測模型，從而更精準地評估個體罹患高度近視的風險。

研究團隊利用深度學習演算法，訓練AI模型分析數千名兒童和青少年的眼部檢查數據。結果顯示，該模型在預測高度近視方面的準確度顯著高於傳統方法。具體而言，AI模型能夠在高度近視發生前數年，就識別出高風險個體，讓醫師能夠及早介入，採取相應的預防措施。

例行檢查結合 AI，普及化篩檢成趨勢

這項研究的另一大亮點，是將AI技術與例行視力檢查相結合。透過在學校或社區診所等場所進行的常規視力檢查中，加入AI分析環節，可以大幅提升篩檢的覆蓋率，讓更多人受益。

專家指出，高度近視的發生與遺傳、環境等多重因素有關。長時間近距離用眼、缺乏戶外活動等不良習慣，都會增加近視的風險。因此，除了AI篩檢外，改變生活方式也是預防高度近視的重要一環。

預防勝於治療，及早介入是關鍵

高度近視一旦發生，往往難以逆轉。因此，預防勝於治療，及早介入是關鍵。透過AI篩檢，可以及早識別出高風險個體，並針對性地提供預防建議，例如：

增加戶外活動時間：

研究顯示，每天至少2小時的戶外活動，可以有效降低近視的發生率。

保持正確的用眼姿勢：

避免長時間近距離用眼，每隔30分鐘休息10分鐘。

定期進行視力檢查：

早期發現、早期治療，可以有效控制近視的發展。

挑戰與展望：數據隱私與倫理考量

儘管AI在高度近視預測方面展現出巨大的潛力，但也面臨一些挑戰。例如，如何保護個人眼部數據的隱私？如何確保AI模型的公平性，避免對特定族群產生歧視？這些都是在推廣AI篩檢時需要仔細考量的問題。

此外，AI模型的訓練需要大量的數據支持。未來，研究團隊需要收集更多不同族群、不同年齡段的眼部數據，以提升模型的泛化能力和準確性。

總結與研判

AI結合例行檢查在高度近視風險預測上具有顯著優勢，能提升篩檢效率並及早介入預防。然而，數據隱私、模型公平性等倫理問題不容忽視，需審慎應對。未來，隨著數據量的增加和技術的進步，AI有望在高度近視的預防和控制中發揮更大的作用，但同時也需要建立完善的監管機制，確保AI技術的合理應用，最終目標是降低高度近視的發生率，維護民眾的眼部健康。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 14, 2026