4月2日消息，亚太眼整形外科学会主席、中华医学会眼科分会眼整形眼眶病学组副组长李冬梅教授团队，携手爱尔数字眼科研究所，在《NPJ digital medicine（NPJ数字医学）》学术期刊发表团队成果——眼睑肿物智能筛查小程序。

此次发布标志着AI技术在眼科医疗应用方面取得了进展，也为眼睑肿物的筛查与诊疗开辟了全新路径。

眼睑肿物是眼科常见病症，涵盖多种类型，其中既有色素痣、睑黄瘤等良性病变，也包括基底细胞癌、睑板腺癌等恶性肿瘤。眼睑肿物的早期发现、定期监测对患者至关重要。这项研究提供了一种基于深度学习识别眼睑肿物的手机应用程序，具备在大规模筛查和临床初诊中的应用前景。

论文截图

在这项研究中，研究团队基于YOLOv5和Efficient Net v2-B架构的智能眼睑肿瘤筛查应用程序，使用已有病理结果的外眼照片开发了眼睑肿物筛查系统来识别眼睑肿物性质，其中包括基底细胞癌、皮脂腺癌、黑色素瘤、鳞状细胞癌、色素痣、囊肿、脂溢性角化病、黄色瘤等。

模型基于预处理的照片及病理结果进行开发，并将其转换为智能手机的应用程序“眼睑肿物智能筛查”。应用程序具备简单的操作过程、友好的操作界面，并给出建议诊疗方案和常见眼睑肿物的科普。“眼睑肿物智能筛查”为识别和区分眼睑肿物提供了初步证据，并有可能为社区卫生保健人员、患者和专科医师提供检测和监测服务。

我国眼科团队在国际发布成果：AI赋能高效识别眼睑肿物

责编：王真

主编：王振雅

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