顾承龙，杨辉，董雨，韩磊，叶明全

（皖南医学院 医学信息学院，安徽 芜湖 241002）

0 引言

据世界卫生组织资料显示，包括屈光不正在内的眼科疾病已经成为继肿瘤和心脑血管疾病之后第三大威胁人类健康以及生存质量的疾病[1]。在眼科领域，眼科疾病患病人数随着人口老龄化正在不断增加，使得医生的工作任务愈发繁重，所带来的医师漏判、误诊、效率低及专业人员短缺等弊端日益显现。同时，由于地域分布、经济发展、受教育程度不平衡等因素，我国的眼科资源在东部、中部、西部分布不均匀[2]，阻碍了眼科事业的均衡发展。显然，仅依靠人类视觉系统观察发现CT 眼底图像中的病症并保持较高正确诊断率难度较大。因此开发一款眼科疾病智能诊断系统可有效缓解当前问题。通过上传患者眼底图像，即可为眼科疾病精准诊断与护理提供指导，为不同地区的患者带来便捷的就医服务，而且可以提高患者的生存率[3]。

随着科技的进步和人工智能领域研究的深入，机器学习这一跨领域交叉学科技术已经渗透到了医学领域。在医学领域应用机器学习算法，可以有效节约各种人力、物力、财力，提高医生的看病效率，缓解就医难的问题[4]。同时，眼科诊断仪器已实现了数字化，与其他临床学科比较，眼科实现远程医疗最有优势[5]。患者将眼底图像上传至服务器，利用机器学习算法对图像进行智能分割和诊断，可为患者带来更准确高效的诊疗服务。

1 系统框架与主界面

基于机器学习的眼科疾病智能诊断系统由智能诊断、健康问诊、色盲色弱测试、健康信息四个模块组成，系统框架及系统主界面如图1 和图2 所示。……