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数据显示我国约有5.5亿近视患者、1

2020-08-10 09:59

此前,airdoc与温州医科大学附属眼视光医院合作研发的儿童未来视力变化预测模型。airdoc通过海量数据的研究,剔除了异常数据的干扰,成功分析出验光结果相对于年龄的变化趋势。比如6-11岁是家长最关心视力变化的阶段,airdoc的算法可以根据当前年龄和眼光结果预测未来视力变化。

人工智能通过深度学习对人的意识和思维过程进行模拟,从而让机器能像人类一样思考。2012年后,深度学习的技术变革使得人工智能在图像识别领域快速发展,为识别医学影像起到了重要的作用,国内外众多科学家都在研究医学影像的识别。

airdoc一直致力于通过人工智能识别医学影像,如今联手温州医科大学附属眼视光医院在医疗+教育+研究方面展开战略合作,共同推进中国眼视光领域智能化时代到来。双方将共同建立眼视光人工智能联合研发基地,探索基于人工智能机器学习的智能眼视光中心、智能眼病影像中心和智能眼科分诊系统等,并且发挥双方在眼科大数据和ai应用方面的优势,在医疗、教育、研究方面开展战略合作。

airdoc创始人兼首席执行官张大磊介绍:“双方将会发挥各自优势共同推进人工智能技术和临床医生有机结合、眼科设备的智能化、眼科全方位智能服务、优化医患关系(从医生和患者个体到医生和患者全家)等,最终完成眼视光人工智能产品在国内落地使用,眼视光走向人工智能+时代,从而推动眼健康产业发展”。

人工智能在医学的很多方面已经显示出了强大的临床诊断辅助能力,在眼视光领域引入先进的人工智能技术,将极大地推进眼视光领域的技术变革,让用户更容易接受,从而推动眼健康产业发展。

我国是世界上失明和视觉损伤患者数量最多的国家,数据显示我国约有5.5亿近视患者、1,000 万青光眼患者、600万白内障患者及1,160万眼底新生血管疾病患者。屈光不正、青光眼和白内障等致盲性疾病逐步呈现年轻化趋势,为更好保护眼健康,2016 年11月国家卫计委印发《“十三五”全国眼健康规划(2016-2020年)》。

图像在眼视光工作中有着举足轻重的地位,通过影像可以识别很多眼视光领域的问题。将人工智能应用眼视光领域,为眼视光领域带来巨大的增量价值,可以让每一位医生都成为专业的视光师。