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概述
基于人工智能技术与医学影像大数据,智能检测并分级常见致盲性眼病(如糖尿病性视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等);自动定位病灶,勾勒边界,计算面积;智能分割眼底动静脉血管、视神经并输出量化参数。有效适应基层致盲性眼病筛查、公立医院内分泌科及眼科、体检与眼视光门诊等场景。
形态

睛视

眼科影像采集与管理平台
高度灵活可配置的影像管理平台,快速接入各类设备,设置用户权限,依场景需求定制影像采集与管理流程。

设备+AI

一体全自动眼底相机
AI模型深度集成多种眼底相机,模型秒级响应,5s内完成分析,输出报告。

设备+AI

无人值守眼底相机
AI模型深度集成桌面眼底相机,实现影像采集与报告输出的‘无人化’。

硬件+AI

边缘计算模式
自研硬件,搭载多病种AI模型。适应无网络环境下的数据分析与存储。强有力的数据安全保障。
价值

可接入各类眼科影像设备

可接入多款台式眼底相机、手持款眼底相机、无人值守式桌面相机以及手持式裂隙灯;未来将支持电子眼压计、激光检眼镜、OCT等更多设备类型。

一体全自动眼底相机
多家国内外厂商的眼底照相机已完成深度集成。
无人值守眼底相机
主流厂商桌面眼底相机已完成对接,可实现扫码检查、语音引导、自动质控等功能。
手持式眼底相机
配套系统‘创建病历’功能使用,适用于大型筛查项目。

手持式裂隙灯
自研配套手持式裂隙灯眼前节影像采集及阅片APP程序,适用于大型筛查项目。
应用场景

以软件系统为桥梁,自由链接各形态产品,高度匹配落地场景。

传统大医院客户场景
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帮助眼科科室建设;实现「眼科-内分泌科」等关联科室间的协作。
眼防体系场景
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助力社区基层眼科力量;以眼底慢病的筛查作为切入点逐步实现慢病的管控。
公卫筛查场景
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助力乡镇村医联体建设;均衡区域医疗资源,逐步提升偏远地区居民医疗保障水平。
体检场景
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与大型体检中心、保险机构合作,构建系统的眼健康管理体系,提高眼科疾病关注度。
视光场景
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以眼底病变为切入点,与传统眼镜店模式形成有效联动,推动视光门诊形态的成熟与推广。
科研成果
纳入155个中心约5万人的真实世界眼底AI验证
基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查:真实世界、多中心和前瞻性研究。
不同人口学和临床特征下糖网AI对真实世界患者诊断性能评价
真实世界研究中深度学习算法在糖尿病视网膜病变诊断中的分层分析。
技术
人工智能技术赋能眼科多病种筛查
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与全国多家顶尖医疗机构合作,建立百万量级的眼底彩照数据库,依托国际前沿的人工智能技术,在眼底病筛查领域做到全部高发疾病的覆盖。
顶尖的研发能力
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团队来自于国内外顶尖院校和科研机构,针对眼底病灶的图像表征提供针对性解决方案,持续推动技术创新,在国内外多项挑战赛中获得优异成绩。
建立标准化模型库
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基于海量数据建立标准化预训练模型库与自动化算法训练模块,涵盖包括Efficientnet、ViT等在内的数十种算法框架,赋能大批次、高通量的模型开发和验证。
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