CN115910367A - 近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质包括，获取检查对象的眼睛检查数据，包括屈光数据，屈光数据包括球镜度和柱镜度；根据球镜度和柱镜度以及等效球镜计算公式计算得到等效球镜值，等效球镜计算公式为：等效球镜值＝球镜度+柱镜度/2；基于等效球镜值以及柱镜度与预先构建的预警分级模型进行数据匹配以确定相应检查对象对应的预警等级；若预警等级达到设定等级，则进行预警操作。本发明近视防控分级预警的方法将检查对象的检查数据进行分析处理，输出视力预警级别信息、视力发展趋势预警信息，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理分析技术领域，具体涉及一种近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
近年来，由于小学及以上学生课内外负担加重，手机、电脑等带电子屏幕产品(以下简称电子产品)的普及，用眼过度、用眼不卫生、缺乏体育锻炼和户外活动等因素，我国儿童青少年近视率居高不下，为近视人群的早发现、早预警、早干预提供科学依据，以延缓近视的发生与发展。
目前，在屈光检查和视力检查中，一般只出具含有检查数值的检查单，检查数值所对应的内容和分析结果比较单一和简单。检查对象到视光店或筛查机构进行检查后，需要通过视光店或筛查机构进行人工分析解读，才能了解自身的视力情况，视力情况无法得到直观的展示及预警，非常不方便；其次，缺乏为检查对象建立完善的电子化档案，无法对视力情况做出持续的跟踪和对应预警。
发明内容
针对上述缺陷，本发明实施例公开了一种近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质，通过建立电子档案，并将检查对象的检查数据进行储存以及分析处理输出视力预警级别信息、视力发展趋势预警信息，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势。
本发明实施例第一方面公开了近视防控分级预警的方法，包括：
获取检查对象的眼睛检查数据，所述眼睛检查数据包括屈光数据，其中，所述屈光数据包括球镜度和柱镜度；
根据所述球镜度和柱镜度以及等效球镜计算公式计算得到等效球镜值，所述等效球镜计算公式为：等效球镜值＝球镜度+柱镜度/2；
基于所述等效球镜值以及柱镜度与预先构建的预警分级模型进行数据匹配以确定相应检查对象对应的预警等级；
若所述预警等级达到设定等级，则进行预警操作。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述屈光数据还包括轴位数据；所述分级预警的方法，还包括：
识别检查对象以确定所述检查对象的身份信息，根据所述身份信息进行档案信息匹配以确定是否进行过预警检查，若匹配成功则为检查对象调取存储的电子档案，若匹配失败，则新建电子档案；
在所述确定相应检查对象对应的预警等级之后，还包括：
将所述屈光数据及预警等级存储至检查对象的电子档案处。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，
当所述检查对象进行过预警检查时，则获取电子档案中存储的历史检查记录；
基于所述历史记录与当前的预警等级以确定预警趋势信息，当所述预警趋势信息超过设定等级时，则进行预警操作。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述历史检查记录包括历史屈光数据、历史预警等级以及历史预警趋势；在所述获取电子档案中存储的历史检查记录之后，还包括：
当所述历史预警等级与相应的历史预警等级预测的匹配度达到设定值时，则执行基于所述历史记录与当前的预警等级以确定预警趋势信息；
将所述预警趋势信息存储至检查对象的电子档案处。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述预警分级模型通过如下构建完成：
基于大数据获取与检查对象同龄的视力数据样本集；对视力数据样本集进行聚类分段，获得球镜检查数据的分段数值，与柱镜检查数据的分段数值；
基于球镜检查数据的分段数值，与柱镜检查数据的分段数值，匹配相应的预警等级。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述预警分级模型的构建还包括，
基于等效球镜计算公式计算等效球镜数据的分段参数；同时计算柱镜检查数据绝对值的分段参数；如此获得等效球镜数据分段数据与柱镜检查数据绝对值分段数据；
为等效球镜数据分段数据与柱镜检查数据绝对值分段数据匹配相应的预警等级。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，还包括：
获取检查对象的年龄数据与对应的眼睛检查数据，确定相应年龄数据对应的预警等级；
基于所述年龄数据与对应的预警等级以确定年度预警趋势信息，当所述年度预警趋势信息超过设定等级时，则进行预警操作；
将所述年度预警趋势信息存储至检查对象的电子档案处。
本发明实施例第二方面公开一种近视防控分级预警的装置，包括，
识别模块，用于对检查对象进行身份识别，并根据识别情况调取或建立电子档案；
数据采集模块，用于与采集端建立数据连接从而获取检查对象的眼睛检查数据，并将所述眼睛检查数据储存入电子档案；
数据分析模块，用于对眼睛检查数据进行分析计算进行预警操作，并生成检查报告。
本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行本发明实施例第一方面公开的近视防控分级预警的方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的近视防控分级预警的方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例的近视防控分级预警的方法通过为检查对象建立电子档案，并将检查对象的检查数据存入电子档案中，有利于对检查对象的视力情况进行追踪与发展趋势分析；通过预警分级模型自动输出视力预警级别信息，通过分析电子档案中的检查数据与检查日期自动输出视力发展趋势预警信息，并将检查对象的身份信息、检查数据、视力预警级别信息与视力发展趋势预警信息进行汇总分析，生成检查报告，信息齐全直观，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的近视防控分级预警的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的近视防控分级预警的方法步骤S3的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的近视防控分级预警的方法步骤S4的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种近视防控分级预警的装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，示例性地，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
目前，在屈光检查和视力检查中，一般只出具含有检查数值的检查单，检查数值所对应的内容和分析结果比较单一和简单。检查对象到视光店或筛查机构进行检查后，需要通过视光店或筛查机构进行人工分析解读，才能了解自身的视力情况，视力情况无法得到直观的展示及预警，非常不方便；其次，缺乏为检查对象建立完善的电子化档案，无法对视力情况做出持续的跟踪和对应预警。基于此，本发明实施例公开了一种近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质，通过建立电子档案，并将检查对象的检查数据进行储存以及分析处理输出视力预警级别信息、视力发展趋势预警信息，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势。
实施例一
请参阅图1-3，图1是本发明实施例公开的近视防控分级预警的方法的流程示意图。该方法适用于具有处理功能的手机、平板电脑等智能设备以及计算机、服务器等计算设备。如图1所示，该近视防控分级预警的方法包括以下步骤：
S1：识别检查对象身份，判断检查对象是否已有电子档案；若有则调取电子档案，若无则为检查对象新建电子档案；
S2：获取检查对象的检查数据E，将检查数据E存入电子档案中；其中检查数据E包括检查日期、视力数据和屈光检测数据，屈光检测数据包括球镜检查数据S、柱镜检查数据DC与轴位检查数据A；
S3：基于预设的检查数据分类规则，对检查数据进行归类，归类结果表示为第一分类数据与第二分类数据；当检查数据属于第一分类数据时，输出视力正常信息；
S4：基于预警分级模型对归属于第二分类数据的检查数据进行分析，得到检查对象的视力预警级别信息；
S5：读取检查对象电子档案中的检查数据与检查日期，基于预警分级模型对电子档案中的检查数据进行分析，得到对应检查日期的视力预警级别信息；将视力预警级别依据检查日期进行排布，得到视力发展趋势预警信息；
S6：读取检查对象的个人档案中的身份信息，获取检查数据、视力预警级别信息与视力发展趋势预警信息，生成检查报告。
本实施例的近视防控分级预警的方法通过为检查对象建立电子档案，并将检查对象的检查数据存入电子档案中，有利于对检查对象的视力情况进行追踪与发展趋势分析；通过预警分级模型自动输出视力预警级别信息，通过分析电子档案中的检查数据与检查日期自动输出视力发展趋势预警信息，并将检查对象的身份信息、检查数据、视力预警级别信息与视力发展趋势预警信息进行汇总分析，生成检查报告，信息齐全直观，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势。
具体的，在步骤S1中，电子档案具有唯一标识，该唯一标识为***唯一ID标识，如账号密码或二维码等；通过识别该唯一标识，即可识别检查对象身份，读取个人档案，实现检查对象的快速识别跟资料调取。
在步骤S2中，检查数据E的获取方法，可以与采集端建立数据连接获取；也可以是手动输入获取。
采集端包括各种视力检查设备、仪器、工具，用于对检查对象进行检测从而得到视力数据、屈光检测数据、检查时间等；数据连接方案可以是通过物联网、蓝牙、WIFI或数据线等方式实现。在本实施例中，通过使用标准对数视力表(GB11533-2011)采集检查对象左右眼睛视力数值；使用视筛仪或电脑验光仪采集筛查对象左右眼球的屈光检测数据(球镜检查数据S、柱镜检查数据DC与轴位检查数据A)；
在步骤S3中，检查数据分类规则采用聚类分析方法，其中第一分类数据为视力正常的检查数据；第二分类数据为视力异常，需要进行预警或者干预的检查数据；当检查数据为第一分类数据时，输出视力正常信息；
当检查数据为第二分类数据时，对该检查数据做进一步分析。
检查数据分类规则包括，
S31：通过大数据获取与检查对象同龄青少年视力数据样本集E′，其中
E′＝{E1′、E2′、E3′……En′}
青少年视力数据样本En′包含的变量有球镜检查数据Sn′、柱镜检查数据DCn′、轴位检查数据An′。
S32：建立样本数据集E″，样本数据集E″包括检查数据E与青少年视力数据样本集E′，即E″＝E+E′。
S33：对样本数据集E″进行聚类分析，采用眼科医学观察进行等级分段，将视力正常的样本数据作为第一分类数据，将视力异常的样本数据作为第二分类数据；确定检查数据E所在分段，即可得到检查数据的归类结果。
本实施例的方法在对检查数据进行分类的过程中采用聚类分析的方法，不必事先给出一个分类的标准，而是能够从能够从同龄青少年视力数据样本出发，结合眼科医学观察进行等级分段，自动对检查数据进行分类，保证同一分类的相似性。
在一些优选的实施方式中，该检查数据分类规则定期(以年为维度)进行大数据分析，将新的青少年视力数据样本集E′进行更新；跟踪数据变化，并结合医学观察，基于数据更新对预警等级映射关系表进行调整。
在步骤S4中，预警分级模型的建立包括，
S41：读取分类为第二分类数据的检查数据E，获取检查数据E中的球镜检查数据S与柱镜检查数据DC，基于等效球镜计算公式获得等效球镜数据SE，等效球镜计算公式为：SE＝S+1/2DC。通过等效球镜数据SE判断检查对象的屈光情况。
S42：读取分类为第二分类数据的检查数据E，获取检查数据E中的柱镜检查数据DC，计算柱镜检查数据绝对值|DC|。通过柱镜检查数据绝对值|DC|判断检查对象的散光情况。
S43：将等效球镜数据SE与柱镜检查数据绝对值|DC|与预警等级映射关系，得到检查对象的视力预警级别信息；表一为预警等级映射表；
| 预警级别 | 等效球镜数据 | 柱镜检查数据绝对值 |
| 0级预警 | se1≥SE＞se2 | dc1≤|DC|＜dc2 |
| 1级预警 | se2≥SE＞se3 | dc2≤|DC|＜dc3 |
| 2级预警 | se3≥SE＞se4 | dc3≤|DC|＜dc4 |
| 3级预警 | se4≥SE＞se5 | dc4≤|DC|＜dc5 |
| …… | …… | …… |
| n级预警 | sen≥SE＞sen+1 | dcn-1≤|DC|＜dcn |
表一
其中分段参数sen(n＝1、2、3、4……n)与dcn(n＝1、2、3、4……n)为对检查对象同龄青少年视力数据样本集E′进行聚类分析获得，分段参数获得的具体方法包括：
获取检查对象同龄青少年视力数据样本集E′，通过眼科医学观察进行分段，将E′聚为n+1类，获得变量球镜检查数据Sn′的分段数值sn′与柱镜检查数据DCn′的分段数值dcn′；
通过等效球镜计算公式计算出等效球镜数据的分段参数，sen＝sn′+1/2dcn′
同时柱镜检查数据绝对值的分段参数为：dcn＝|dcn′|
表二为对2022年6岁儿童视力数据样本集进行聚类分析所获得的预警等级映射表；
| 预警级别 | 屈光情况 | 等效球镜数据 | 柱镜检查数据绝对值 |
| 0级预警 | 前期 | -0.25≥SE≥-0.50 | 0.25≤|DC|＜0.50 |
| 1级预警 | 轻度 | -0.50>SE≥-3.00 | 0.50≤|DC|≤2.00 |
| 2级预警 | 中度 | -3.00>SE≥-6.00 | 2.00<|DC|≤4.00 |
| 3级预警 | 重度 | SE＜-6.00 | |DC|＞4.00 |
表二
若等效球镜数据SE与柱镜检查数据绝对值|DC|其中一个数据通过预警等级映射关系得到预警级别信息，即说明检查对象处于该预警级别。若等效球镜数据SE与柱镜检查数据绝对值|DC|均通过预警等级映射关系得到预警级别信息，则以较高等级的预警级别为该检查对象的预警级别。
在一些优选的实施方式中，还包括建立验证数据集，验证数据集为通过医学分析标记好预警等级的同龄青少年视力数据集E1′，将同龄青少年视力数据集E1′通过步骤S4所述的预警分级模型获得相应的预警等级，将经步骤S4得到的预警等级与医学分析标记好预警等级比对，若结果不一致，则通过调节分段参数sen(n＝1、2、3、4……n)与dcn(n＝1、2、3、4……n)进行调整，进一步提高预警等级映射表的准确性。
本发明的近视防控分级预方法通过对检查对象各项数据的分析判断学生所处的近视预警等级，更加直观体现学生近视阶段，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势，能为早发现、早预警、早干预提供科学依据，以延缓近视的发生与发展。
实施例二
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的近视防控分级预警的装置的结构示意图，包括；
识别模块，用于对检查对象进行身份识别，并根据识别情况调取或建立电子档案；
数据采集模块，用于与采集端建立数据连接从而获取检查对象的眼睛检查数据，并将眼睛检查数据储存入电子档案；
数据分析模块，用于对眼睛检查数据进行分析计算进行预警操作，并生成检查报告。
本实施例的近视防控分级预警的装置通过识别模块识别检查对象身份并调取个人档案，通过数据采集模块采集检查数据与个人档案的数据更新，有利于对检查对象的视力情况进行追踪与发展趋势分析；通过数据分析模块自动输出视力预警级别信息，通过分析电子档案中的检查数据与检查日期自动输出视力正常信息、视力预警级别信息、视力发展趋势预警信息，并生成检查报告，信息齐全直观，使得家长，学校更加清晰直观地了解对象所处的近视阶段以及发展趋势，为早发现、早预警、早干预提供科学依据，以延缓近视的发生与发展。
实施例三
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。电子设备可以是计算机以及服务器等，当然，在一定情况下，还可以是手机、平板电脑以及监控终端等智能设备。如图5所示，该电子设备可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与存储器耦合的处理器；
其中，处理器调用存储器中存储的可执行程序代码，执行实施例一中的近视防控分级预警的方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一中的近视防控分级预警的方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的近视防控分级预警的方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的近视防控分级预警的方法中的部分或全部步骤。
在本发明的各种实施例中，应理解，所述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例所述方法的部分或全部步骤。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
本领域普通技术人员可以理解所述实施例的各种方法中的部分或全部步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种近视防控分级预警的方法，其特征在于，包括，
获取检查对象的眼睛检查数据，所述眼睛检查数据包括屈光数据，其中，所述屈光数据包括球镜度和柱镜度；
根据所述球镜度和柱镜度以及等效球镜计算公式计算得到等效球镜值，所述等效球镜计算公式为：等效球镜值＝球镜度+柱镜度/2；
基于所述等效球镜值以及柱镜度与预先构建的预警分级模型进行数据匹配以确定相应检查对象对应的预警等级；
若所述预警等级达到设定等级，则进行预警操作。
2.根据权利要求1所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述屈光数据还包括轴位数据；所述分级预警的方法，还包括：
识别检查对象以确定所述检查对象的身份信息，根据所述身份信息进行档案信息匹配以确定是否进行过预警检查，若匹配成功则为检查对象调取存储的电子档案，若匹配失败，则新建电子档案；
在所述确定相应检查对象对应的预警等级之后，还包括：
将所述屈光数据及预警等级存储至检查对象的电子档案处。
3.根据权利要求2所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述分级预警的方法，还包括：
当所述检查对象进行过预警检查时，则获取电子档案中存储的历史检查记录；
基于所述历史记录与当前的预警等级以确定预警趋势信息，当所述预警趋势信息超过设定等级时，则进行预警操作。
4.根据权利要求3所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述历史检查记录包括历史屈光数据、历史预警等级以及历史预警趋势；在所述获取电子档案中存储的历史检查记录之后，还包括：
当所述历史预警等级与相应的历史预警等级预测的匹配度达到设定值时，则执行基于所述历史记录与当前的预警等级以确定预警趋势信息；
将所述预警趋势信息存储至检查对象的电子档案处。
5.根据权利要求1所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述预警分级模型通过如下构建完成：
基于大数据获取与检查对象同龄的视力数据样本集；对视力数据样本集进行聚类分段，获得球镜检查数据的分段数值，与柱镜检查数据的分段数值；
基于球镜检查数据的分段数值，与柱镜检查数据的分段数值，匹配相应的预警等级。
6.根据权利要求5所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述预警分级模型的构建还包括，
基于等效球镜计算公式计算等效球镜数据的分段参数；同时计算柱镜检查数据绝对值的分段参数；如此获得等效球镜数据分段数据与柱镜检查数据绝对值分段数据；
为等效球镜数据分段数据与柱镜检查数据绝对值分段数据匹配相应的预警等级。
7.根据权利要求1所述的近视防控分级预警的方法，其特征在于，所述分级预警的方法，还包括：
获取检查对象的年龄数据与对应的眼睛检查数据，确定相应年龄数据对应的预警等级；
基于所述年龄数据与对应的预警等级以确定年度预警趋势信息，当所述年度预警趋势信息超过设定等级时，则进行预警操作；
将所述年度预警趋势信息存储至检查对象的电子档案处。
8.一种近视防控分级预警的装置，其特征在于，包括，
识别模块，用于对检查对象进行身份识别，并根据识别情况调取或建立电子档案；
数据采集模块，用于与采集端建立数据连接从而获取检查对象的眼睛检查数据，并将所述眼睛检查数据储存入电子档案；
数据分析模块，用于对眼睛检查数据进行分析计算进行预警操作，并生成检查报告。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至7任一项所述的近视防控分级预警的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的近视防控分级预警的方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202211510871.9A CN115910367A (zh) | 2022-11-29 | 2022-11-29 | 近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211510871.9A CN115910367A (zh) | 2022-11-29 | 2022-11-29 | 近视防控分级预警的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115910367A true CN115910367A (zh) | 2023-04-04 |
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ID=86470701
Family Applications (1)
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117095821A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 京东方艺云(杭州)科技有限公司 | 一种近视风险等级的预测方法、装置、电子设备及介质 |
-
2022
- 2022-11-29 CN CN202211510871.9A patent/CN115910367A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117095821A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 京东方艺云(杭州)科技有限公司 | 一种近视风险等级的预测方法、装置、电子设备及介质 |
| CN117095821B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-02-20 | 京东方艺云(杭州)科技有限公司 | 一种近视风险等级的预测方法、装置、电子设备及介质 |
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