依托大规模儿童眼病临床数据与多模态眼底影像，开展人工智能辅助诊疗与基础模型研究：（1）研发ROP、FEVR、视网膜母细胞瘤等儿童眼底疾病的智能诊断、风险预测及预后评估模型；（2）开发ROP分区、分期、血管及病灶分割量化模型；（3）开展视网膜母细胞瘤等疾病的病灶智能识别与定量分析；（4）研发儿童眼病多模态基础大模型，建设高质量眼底影像数据集及Eyecare-Cloud临床科研平台，推动智能诊疗技术的临床转化。

依托覆盖70余家医院的儿童眼病防治协作网络及Eyecare-Cloud大数据平台，开展标准化大规模多中心临床研究：（1）建立ROP、FEVR、视网膜母细胞瘤、先天性视网膜劈裂及Coats病等儿童眼底疾病的纵向临床队列；（2）开展疾病流行病学、危险因素、治疗策略及长期预后研究；（3）结合多模态影像及泪液、血液等组学数据，探索疾病相关生物标志物；（4）基于真实世界临床数据，开展人工智能模型的多中心验证及临床应用评价。

聚焦视网膜病理性新生血管及儿童遗传性眼底疾病，开展疾病发病机制与精准治疗研究：（1）探索病理性新生血管形成相关的炎症反应、代谢调控及细胞信号通路；（2）筛选疾病相关生物标志物及潜在治疗靶点；（3）开展遗传性视网膜疾病致病基因筛查与功能研究；（4）探索先导编辑等新型基因编辑技术及其在遗传性眼病精准治疗中的应用。