[00296683]“爱眼云（Aiforeye）”智能辅助诊断云系统

技术原理 “爱眼云（AIforeye）”智能辅助诊断云系统，是本课题组所开发的基于阿里云平台与本地服务器集群的架构设计为眼科疾病提供智能辅助诊断的云平台。其中涉及的主要技术包括：图像处理、深度学习、模式识别、统计分析、软件开发、云计算等，具体提供的服务内容如下图所示。 技术先进性 本课题组结合深度学习和图像处理技术，设计针对糖尿病视网膜病变的全自动集成化解决方案。系统可以通过分析眼底彩照，定位病变区域（如：出血、渗出和微血管瘤等），提取重要结构信息（如：血管），进行疾病的自动诊断、分级并提供相应的转诊意见。课题组还设计了针对于角膜上皮缺损的全自动集成化解决方案。通过结合深度学习、图像处理、以及大数据技术，研发了基于眼表染色图像进行智能角膜上皮缺损量化分析及自动分级的算法及软件。不仅能够提高医生的诊断效率，同时有助于制定更加科学的分级标准，为眼表疾病提供新的诊断模式，还可以为相关学科提供参考和借鉴。 本云平台先进性主要有三点 针对眼表和眼底图像设计不同的分析算法和模块； 提供基于不同类型的深度学习模型得到的由粗到细（疾病检测、分级、量化病变类型及位置）的诊断结果并提供多种辅助参数信息； 系统以广东省肇庆区为示范点，同时链接广东省64家县级医院。 应用市场 基于“爱眼云”智能辅助诊断云平台，开展远程智能化问诊，已在多个方面有不同程度的成果，逐渐从技术走向应用。此项目的落地将对眼科医疗行业有多个方面的积极影响： 有效辅助医生诊断，缓解漏诊、误诊等问题； 在医疗资源紧缺的情况下，可在一定程度上替诊断医师完成初步筛查，减少医师工作量，提升工作效率； 可提供疾病风险预警。目前市面上已有自助眼底照拍摄仪器，用户可自助通过“爱眼云”快速预测自己的健康情况。这种新型服务将彻底改变眼科疾病诊断的模式，改善目前国内眼科医疗资源总量不足、质量不高、分布不均的现状，提高诊断效率，加快诊断过程。