引言
近年来，儿童青少年近视问题日益严重，已成为全球关注的公共卫生问题。根据世界卫生组织的数据，全球近视患病率逐年上升，尤其是在亚洲地区，儿童青少年近视率居高不下。为了应对这一挑战，武汉大学人民医院眼科中心周炼红教授团队成功申报了《基于大数据平台的儿童青少年近视防控体系建设》项目，并入选国家首批卫生健康适宜技术项目。该项目通过整合超100万条数据，运用GBDT算法建立预测模型，构建了近视防控与监测大数据平台，旨在通过科技手段助力儿童青少年近视防治工作。
项目背景与意义
近视问题的严重性
儿童青少年近视不仅影响视力，还可能引发一系列眼部疾病，如视网膜脱落、青光眼等。长期近视还可能对学习、生活和工作产生负面影响。因此，近视防控已成为国家卫生健康工作的重点之一。
大数据技术的应用
随着大数据技术的快速发展，其在医疗健康领域的应用越来越广泛。通过大数据分析，可以更准确地预测疾病发展趋势，制定更有效的防控措施。周炼红教授团队的项目正是基于这一理念，利用大数据技术构建近视防控体系，为儿童青少年近视防治提供科学依据。
项目创新点
数据整合与分析
项目整合了超100万条数据，包括儿童青少年的视力数据、生活习惯、遗传因素等。通过对这些数据的深度分析，团队能够更全面地了解近视的成因和发展规律。
GBDT算法预测模型
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法是一种强大的机器学习算法，能够处理复杂的非线性关系。团队运用GBDT算法建立了近视预测模型，能够准确预测儿童青少年的近视风险，为早期干预提供科学依据。
近视防控大数据平台
项目构建了近视防控与监测大数据平台，实现了数据的实时采集、分析和反馈。通过该平台，家长、学校和医疗机构可以及时了解儿童青少年的视力状况，制定个性化的防控措施。
项目实施与效果
数据采集与处理
项目团队通过多种渠道采集数据，包括学校体检、医疗机构检查、家庭调查等。所有数据经过严格的质量控制和处理，确保分析的准确性和可靠性。
模型验证与优化
团队对GBDT算法预测模型进行了多次验证和优化，确保其在实际应用中的准确性和稳定性。通过不断优化模型，团队能够更准确地预测近视风险，提高防控效果。
平台应用与推广
近视防控大数据平台已在多个学校和医疗机构推广应用，取得了显著效果。通过该平台，家长和学校能够及时了解儿童青少年的视力状况，采取有效的防控措施，降低近视发生率。
结论
基于大数据平台的儿童青少年近视防控体系是科技助力健康未来的重要举措。通过整合超100万条数据，运用GBDT算法建立预测模型，构建近视防控与监测大数据平台，周炼红教授团队为儿童青少年近视防治工作提供了强有力的科技支持。未来，随着大数据技术的不断发展和应用，近视防控工作将更加精准和高效，为儿童青少年的健康成长保驾护航。
参考文献
- 武汉大学人民医院眼科中心周炼红教授团队申报的《基于大数据平台的儿童青少年近视防控体系建设》项目成功入选国家首批卫生健康适宜技术项目。
- 探索大学生心理健康状况的动态发展规律及领悟社会支持的影响,为制定更有针对性的保护大学生心理健康的措施提供参考.方法 采用整群抽样的方法,使用大学生人格问卷(University Personality Inventory,UPI)和领悟社会支持量表(Perceived Social Support Scale,PSSS)对广州某高校2014年入学的2 301名大学生进行追踪研究.2次施测的时间分别是2014年9月23日和2016年9月25日.结果 大三时学生的UPI得分(9.18±8.49)低于大一(10.11±7.87)(t=29.90,P<0.01).大三时学生严重心理问题的人数比例比大一上升1.0百分点,一般心理问题的人数比例下降1.7百分点,心理健康的人数比例上升0.7百分点(x2=377.59,P<0.01).女生UPI得分(10.09±8.32)高于男生(8.81±7.91)(t=17.13,P<0.01).领悟社会支持水平越高,UPI得分越低(F=149.65,P<0.01).大一时学生UPI为A类(严重心理问题)且低领悟社会支持的大三UPI得分最高,大一UPI为C类(心理健康)且高领悟社会支持的大三UPI得分最低;高领悟社会支持条件下,大一UPI A/B(一般心理问题)/C类的学生大三UPI得分均低于低领悟社会支持条件下的学生.结论 大学生入校后,心理健康状况呈2个动态两极化的趋势发展.领悟社会支持能力对大学生心理健康动态发展具有持续性的调节作用.
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