Štúdia vyvinula multimodálny veľký jazykový model na predpovedanie refrakčnej chyby (dioptrií) u adolescentov vo veku 2 až 18 rokov pomocou snímok očného pozadia, klinických a demografických údajov. Model založený na Qwen2.5-VL bol trénovaný na 16 226 anotovaných záznamoch s cieľom predpovedať sférický ekvivalent (SE). Použilo sa kontrolované učenie a náhodné rozdelenie údajov, pričom výkon sa hodnotil pomocou strednej absolútnej chyby (MAE), strednej kvadratickej chyby (RMSE), koeficientu determinácie (R²) a Pearsonovho korelačného koeficientu. Model dosiahol priemernú absolútnu chybu 0,647 dioptrií a silný prediktívny výkon vo väčšine refrakčných podskupín. Začlenenie multimodálnych údajov výrazne prekonalo jednomodálne modely. Vizualizačné analýzy potvrdili klinickú interpretovateľnosť a spoľahlivosť predpovedí. Model môže slúžiť ako neinvazívny nástroj na skorý skríning krátkozrakosti v klinických aj vzdialených podmienkach.