随着人口基数的增长和社会的老龄化，人群中视功能障碍，甚至盲的问题日趋严重，传统的医疗模式已无法满足每年数量剧增的患者的复明需求。眼球位于体表，屈光间质透明，眼部的可视化特征有利于病变的直接活体观察，使得眼科图像的量化数据成为白内障、角膜病和视网膜疾病等主要致盲眼病筛查和诊断的主要依据。随着相关设备研发水平和计算机数据分析技术的不断提高，我国眼科日常医疗"闲置"了海量眼病诊疗数据，构建致盲眼病人工智能(AI)辅助诊断平台条件已逐渐成熟。如何整合我国丰富的眼科图像数据库资源，深化和有效利用已有的检测和分析技术，建立致盲眼病一体化AI应用平台是现阶段值得关注的重要问题。
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随着我国经济的飞速发展，人民群众对眼健康期望水平快速提升，但医疗总体服务能力低下、服务模式单一，远远满足不了社会发展的需求。很多常见致盲眼病在发病早期即有组织形态和器官外观的改变，医生可通过获取影像学信息进行早期诊断和干预，很大程度降低致盲的风险，提升患者的生活质量。人工智能(artificial intelligence，AI)可以使计算机在极短时间内获得人类的既得知识和经验，从而进行推理、规划、感知、学习、交流、分类、预测、移动和操作物体等。近年来，医学AI不断地涌现出让人眼前一亮的研究成果，在肿瘤、皮肤病、眼病、骨病和心理疾病方面均有突破性进展，基于AI的医学产品已获得美国FDA的认证，为解决现有眼病诊疗模式困境提供了新的机遇。建立及发展基于眼科图像数据库的眼病AI辅助诊断平台不仅有助于抢占医学AI研究的制高点，也将助力眼科影像诊断新型医疗服务模式建立，为我国眼科事业的发展带来新的机会。
