项目概要

• 技术产品介绍

  
  本项目研发的基于深度神经网络的糖尿病眼底病智能筛查与辅助诊断云平台

• 应用场景

  
  研发的便携式硬件系统，将智能手机改造成眼底照相机，通过智能手机拍摄生成眼底图像。研发的Deep Learning 软件和远程云平台系统应用于眼底图像的糖尿病眼底病变筛查及病程诊断。
  （1）糖尿病发病率高，预计2035年中国糖尿病患者增至1.5亿。（2）治疗设备昂贵，其中眼底摄像设备大于10万/套，且只有少数大型医院具有相关治疗设备。（3）目前，眼底读片功能单一，仅局限于眼底图像获取。（4）医生全人工诊断，全负荷1000张/天，导致劳动强度大，客观性弱，易出错，诊断效率低等问题。（5）眼底读片需要专业培训，不同医生读片结果往往存在差异。（6）数据存档简单，整理工作量大，读片数据再次利用难度大。

• 技术优势

  
  1、效率较人工提高50倍，可当场出结果。2、较人工准确率提高，且学习越多越精准。3、检测费用仅是传统的1/5。4、诊断标准化程度高，解决了诊断标准不统一的问题。5、可及性高，释放需求，解决了基层缺少设备、医师诊断水平不高的问题。6、便携式、使用方便。7、成本是采购大型设备的万分之一。

• 加分项

  
  6项专利、5项软件著作权

联系技术方