1.一種眼疾預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述已訓練的眼疾預測模型包括已訓練的第一提取網路、已訓練的第二提取網絡和已訓練的預測網絡；
3.根據權利要求2所述方法，其特征在于，所述已訓練的預測網絡包括已訓練的多頭注意力機制網絡；
4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述將所述眼底圖像和所述眼前節(jié)光學相干斷層成像圖像輸入至已訓練的眼疾預測模型之前，還包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像訓練樣本還包括所述眼底圖樣本的第二標簽，所述第二標簽用于表征視杯視盤的真實分割結果；
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一眼部特征為所述眼底圖像中視杯視盤區(qū)域的外觀特征，所述第二眼部特征為所述眼前節(jié)光學相干斷層成像圖像中前房角區(qū)域的外觀特征。
7.一種眼疾預測裝置，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括訓練模塊；
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現如權利要求1至6任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1至6任一項所述的方法。