近视防控临床诊疗和医疗资源数据

当前，全球近视患病率高发，已成为重大公共卫生问题。<<近视防治指南(2024年版)>>显示，我国近视患病率达53.6%，高度近视患者占比显著增加，是不可逆性致盲主因之一。现有防控手段难以满足精准防控需求，相关研究缺乏对近视患者人群特征、诊疗模式、医疗资源利用的系统性刻画，标准化近视数据集的建设，正是破解上述困境的核心抓手。
本项目整合近视患者诊疗和医疗资源利用情况的数据，包含：人口学信息、就诊信息、诊断信息、病例信息、生命体征信息、眼科检查信息、药品医嘱信息、非药品医嘱信息。对繁杂无序的诊疗数据开展匿名化、标准化、结构化处理，转化为可直接用于分析的标准化数据集。基于高质量数据集，可针对疾病精准诊断、药械疗效量化评估、行业发展趋势研判等关键方向，开展科学系统的预测分析，为临床研究、公共卫生政策制定及眼视光产品开发等提供支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集整合了近视患者的临床诊疗和医疗资源利用数据，涵盖人口学、就诊、诊断、检查、医嘱等多类信息，旨在构建标准化、结构化的数据集以支持近视精准防控。数据经过匿名化处理和标准化转换，并利用自然语言处理与AI大模型技术从文本中提取结构化字段，如合并症状和用药情况。该数据集为临床研究、公共卫生政策制定及眼视光产品开发提供了高质量的数据基础，有助于系统刻画患者特征和诊疗模式。