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随着人口基数的增长和社会的老龄化,人群中视功能障碍,甚至盲的问题日趋严重,传统的医疗模式已无法满足每年数量剧增的患者的复明需求.眼球位于体表,屈光间质透明,眼部的可视化特征有利于病变的直接活体观察,使得眼科图像的量化数据成为白内障、角膜病和视网膜疾病等主要致盲眼病筛查和诊断的主要依据.随着相关设备研发水平和计算机数据分析技术的不断提高,我国眼科日常医疗“闲置”了海量眼病诊疗数据,构建致盲眼病人工智能(AI)辅助诊断平台条件已逐渐成熟.如何整合我国丰富的眼科图像数据库资源,深化和有效利用已有的检测和分析技术,建立致盲眼病一体化AI应用平台是现阶段值得关注的重要问题.

作者:林浩添;吴晓航

来源:中华实验眼科杂志 2018 年 36卷 8期

知识库介绍

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作者:
林浩添;吴晓航
来源:
中华实验眼科杂志 2018 年 36卷 8期
标签:
眼科疾病 人工智能 眼科图像 数据分析 Ophthalmic diseases Artificial intelligence Ocular images Data mining
随着人口基数的增长和社会的老龄化,人群中视功能障碍,甚至盲的问题日趋严重,传统的医疗模式已无法满足每年数量剧增的患者的复明需求.眼球位于体表,屈光间质透明,眼部的可视化特征有利于病变的直接活体观察,使得眼科图像的量化数据成为白内障、角膜病和视网膜疾病等主要致盲眼病筛查和诊断的主要依据.随着相关设备研发水平和计算机数据分析技术的不断提高,我国眼科日常医疗“闲置”了海量眼病诊疗数据,构建致盲眼病人工智能(AI)辅助诊断平台条件已逐渐成熟.如何整合我国丰富的眼科图像数据库资源,深化和有效利用已有的检测和分析技术,建立致盲眼病一体化AI应用平台是现阶段值得关注的重要问题.