本研究利用深度学习技术分析视网膜图像，以预测心血管风险因素和屈光不正。研究表明，ResNet101模型的准确率最高，达到94.17%；而提出的UNet-SVE-VGG-MLP模型在视网膜疾病分类中表现优异，准确率高达99.96%。该方法为眼部疾病的早期诊断提供了新途径。

本文探讨了深度学习在眼科领域的应用，特别是在屈光不正、青光眼和糖尿病视网膜病变的预测方面。研究表明，通过分析视网膜底照片，可以有效识别与近视相关的特征，从而提高疾病的早期筛查和诊断准确性。