AI醫(yī)療在預(yù)測近視不戴眼鏡度數(shù)增長方面有一定潛力，這與大數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建、眼部參數(shù)監(jiān)測、環(huán)境因素考量、個體基因信息等因素相關(guān)。

1. 大數(shù)據(jù)分析：AI醫(yī)療可收集大量近視患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，涵蓋年齡、初始近視度數(shù)、用眼習(xí)慣等多方面信息。通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析，能找出近視度數(shù)增長的規(guī)律和趨勢，從而為預(yù)測個體近視度數(shù)增長提供參考。

2. 模型構(gòu)建：基于收集到的大數(shù)據(jù)，AI能夠構(gòu)建預(yù)測模型。這些模型可以綜合考慮多種因素之間的相互關(guān)系，模擬近視度數(shù)在不同情況下的變化，進而對不戴眼鏡時近視度數(shù)的增長進行較為準確的預(yù)測。

3. 眼部參數(shù)監(jiān)測：借助先進的眼科設(shè)備，AI可以實時監(jiān)測眼部的各項參數(shù)，如眼軸長度、角膜曲率等。眼軸長度的變化與近視度數(shù)增長密切相關(guān)，通過持續(xù)監(jiān)測這些參數(shù)的動態(tài)變化，AI能更精準地預(yù)測近視度數(shù)的發(fā)展。

4. 環(huán)境因素考量：生活環(huán)境對近視度數(shù)增長有重要影響。AI醫(yī)療可以分析個體所處的環(huán)境因素，如光照強度、用眼距離、戶外活動時間等。將這些環(huán)境因素納入預(yù)測模型中，能使預(yù)測結(jié)果更加符合實際情況。

5. 個體基因信息：研究表明，基因在近視的發(fā)生和發(fā)展中起到一定作用。AI可以結(jié)合個體的基因信息，分析其遺傳易感性，從而更個性化地預(yù)測近視不戴眼鏡時度數(shù)的增長情況。

綜上所述，AI醫(yī)療憑借大數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建、眼部參數(shù)監(jiān)測、環(huán)境因素考量和個體基因信息等多方面的優(yōu)勢，在預(yù)測近視不戴眼鏡度數(shù)增長方面具有一定的可行性。但目前該技術(shù)仍處于不斷發(fā)展和完善的階段，預(yù)測結(jié)果可能存在一定的誤差。在實際應(yīng)用中，還需要結(jié)合專業(yè)眼科醫(yī)生的診斷和建議，以更好地管理近視問題。