眼疾病智能诊断云平台

成果编号：37801

价格：面议

完成单位：南京航空航天大学

单位类别：211系统院所

完成时间：2023年

成熟程度：小批量生产阶段

服务产业领域：电子信息、生物技术与医药

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发布人：韩远离线

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眼疾病智能诊断云平台通过深度学习、计算机视觉独立研发了多种眼底疾病分类的人工智能算法，并且以此算法构建一个完整的眼疾病智能诊疗系统。该系统采取了互联网改造 +AI分析+ 临床应用相互融合的方式，将算法及诊疗系统开发部署到云平台。随着老龄化进程及眼科健康意识不断提高，而眼科医师的极度紧缺、培养周期长，基于眼底彩照诊断疾病以及潜在疾病的市场规模在不断扩大。该云平台通过接口不仅向大型医院眼科，而且更多向基层医疗，如社区小诊所、偏远不发达地区进行服务，甚至可以进入普通场所，方便患者对眼睛进行监护和未病防治。同时还可以应用于线上互联网医疗网站或应用，可以向全球有眼底相片分析和诊断需求的用户提供服务。

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成果介绍

科技计划：其他：

成果形式：新技术

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股、人才培养、共建载体、其他

参与活动： 2023年高校院所走进镇江产学研合作对接活动第二届江苏产学研合作对接大会 2023年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 16 项
已授权专利,其中:发明专利 0 项
专利号:
授权号201711497342.9
授权号202011429632.1
授权号：201610331615.1
201610333164.5
授权号：201710081018.2
申请号：201910359261.5

成果简介

综合介绍

创新要点

本系统通过把控采集的数据质量、强化诊断算法，达到保证诊断精度的目的。系统流程可以分为四个步骤：对采集图像的质量评估；对眼疾病进行诊断；疾病的病灶点分析并生成诊断报告；建立电子档案和远程会诊模块。项目核心技术独立研发，具备多项国家专利，核心算法与用户交互界面都具备独立知识产权。项目依托于南航的优秀资源和自身经验丰富的开发团队，在国内具备领先的技术实力。项目与南京各大医院眼科密切合作，建立研发与实践基地，几乎涵盖了南京全部的眼科数据用于AI算法的训练，在用户数据方面进行加密传输，保证数据的安全。

技术指标

整体项目在市场上属于非常领先的前沿创新，具有较强的市场竞争力。眼底图像质量评估准确率98%，糖网、青光眼眼底病变诊断及病灶定位准确率95%，单张图片诊断时间0.5秒。

其他说明

基于眼底、眼表照片诊断疾病以及潜在疾病的市场规模在不断扩大，据统计，我国是世界上失明和视觉损伤患者数量最多的国家，数据显示我国有约5.5亿近视患者、1000万青光眼患者、600万白内障患者及1160万眼底新生血管疾病患者（数据来源：《“十三五”全国眼健康规划（2016-2020年）》）。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，与此同时。糖尿病患者高达1.14亿，高血压患者更是高达2.7亿。老龄化进程及眼科健康意识不断提高。白内障、青光眼、糖尿病视网膜病变等眼科疾病具备较高的年龄相关性，2015年我国60岁及以上人口已达2.22亿，占总人口比重16.15%，预计该比例在2020年将超17%，2025年将超20%即进入超老龄化社会，老龄化程度的不断加深将直接带来眼病诊疗的需求激增。我国居民眼科健康意识不断提高、就医观念逐步增强，2005-2014年间，全国眼科门急诊量和眼科入院数的复合增长率分别达到13%和20%，预计未来眼科诊疗量仍将维持在较高水平。基于眼科医师的极度紧缺、培养周期长，以及随着国民经济发展水平和人民生活水平的持续提高，全社会对于健康医疗服务总供给提出了新的要求，健康医疗服务面临新的机遇和挑战，急需AI为国民眼健康和慢病眼底并发症的筛查和预防带来新的动力。随着近些年深度学习技术的不断进步，AI在眼底影像的识别上已经取得了重大的进展，并且发挥了重要的作用：辅助医师诊断，降低漏诊误诊问题；提高诊断效率，弥补资源供给不足；预警疾病风险，提供健康咨询服务。各科室对于AI的应用中秉承着开放的态度，眼科已经处于领先地位。在过去几年，眼科领域的研究成果不断登上顶级学术期刊，并且率先通过FDA的审核，在产品形态上出现了单一病种识别向多病种识别的升级，先进项目已经可以做到全眼底覆盖，获得了眼科医师和从业者的普遍认可，并且已经展开大范围的应用。

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