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在中国，近视人群数量庞大。

而近视手术，一直是许多近视患者改善视力的选择。

手术前对角膜进行精确评估至关重要，因此我们今天要介绍一项最新的研究成果。这项研究运用了深度学习技术，成功开发出了一个角膜地形图的AI模型。

中国近视人群众多是一个不容忽视的现状。

中国的各个地区，无论城市还是乡村，都有大量近视患者。

像北京、上海等大城市，近视率更是居高不下。

这项研究针对我国近视人群，通过HR眼前节分析系统，对屈光四图图像进行了深入分析，从而建立起一个名为（PIRSS）的角膜屈光手术术前筛选机制。

这项研究针对的是我国民众，更贴近我国近视人群的眼部生理特点，因而能提供更为精确的筛查数据。这对圆锥角膜的辅助诊断极有帮助，同时也为众多近视患者手术提供了更可靠的依据。

这个筛查系统的建立，为医生提供了一个得力助手。

上海某知名三甲医院的眼科专家表示，以往对圆锥角膜的检测或许存在偏差，但新系统的运用能有效降低这种误差发生的几率。

研究在建立这个系统的过程中投入了大量精力。

他们搜集了超过六千四百六十五张图片，这些图片描绘了角膜前部曲度、角膜前后部的高度以及角膜的厚度。

通过迁移学习技术来生成高效率模型，这是一个很复杂的过程。

这种技术的运用也反映了研究团队的科技实力。

这个系统能够准确辨别和划分五种不同类型的角膜，它们分别是：正常的角膜、形态有异常的疑似角膜、圆锥角膜的早期阶段、成熟的圆锥角膜以及做过近视矫正手术的角膜。

眼科医生能够通过该系统提供的数据，轻松获取患者角膜的形态数据，从而更有利于决定是否进行手术。

广州的医生在运用这套系统后，手术决策时显得更有信心。他们觉得，这套系统增强了他们的决策水平。

系统评价是判断这个创新系统是否可靠有效的重要手段。

首先是采用了人机测试这种科学的方法。

研究发现系统准确率达到了95%，这一数据非常可观。

资深眼科屈光手术医师的准确率是92.8%，与其他团队相比，差距并不大（P值是0.72）。

这个系统显然更胜一筹，无论是与经验不足的屈光手术医生相比，还是与眼科领域非屈光手术的医生相较。

这表明这个系统在准确性上是足以信赖的。

这种人机测试在中国的多个眼科临床中心进行。

四川华西医院的眼科试验基地，在实验过程中，严格遵守既定规范进行操作，所搜集的大量数据有力地证实了相关的研究成果。

这项研究还对比分析了PIRSS与HR眼前节分析系统中嵌入的评价模块TKC和BAD。

TKC与BAD是欧美学者研究得出的结论。然而，亚洲人的角膜普遍偏小，所以这些欧美的研究成果或许并不完全适合亚洲人的眼部状况。

我国学者研发的这款角膜地形图评估设备性能更优，在两种外部验证方法中，其精确度均超越了内置评价系统。

杭州某眼科医院在实验中发现，该系统在分析具体病例时，对亚洲患者的病情判断更加精确，显著减少了错误判断的可能性。

这个研究成果不仅仅局限于现有的检查模式。

它为建立近视手术术前筛查云端服务提供了可能的方向。

未来，不论是医生还是病人，只需上传检查材料，便可以快速得到系统分析的结果。

偏远山区的近视患者若想接受近视矫正手术，只需在本地完成相关检查并将结果上传，便可以得知自己是否患有圆锥角膜，从而对是否适合进行角膜手术进行初步判断。

这对于提升医疗资源的可及性有着深远意义。

即便是在交通不便的偏远山区，亦或是医疗设施较为有限的农村地带，人们也能较为便捷地接受专业的手术前检查。

加州大学的专家们对这篇文章进行了特别点评，他们给出了积极的反馈。他们认为，这项研究在半自动化的近视手术筛选领域取得了重要的突破。

目前，这项研究聚焦于自动诊断技术，它结合了主观意识，并且功能强大，其发展前景广阔。

不久的将来，人工智能有望帮助近视手术医生准确判断哪些病人在术后能够维持稳定和长期的安全。这对于全世界的近视患者来说，无疑是一个巨大的好消息。

刘泉教授所领导的中山大学中山眼科中心激光近视眼治疗部门，联合人工智能与大数据领域的科林浩添教授，开展的研究工作，为眼科领域未来的研究提供了有价值的合作模式。

中山眼科中心不断加大医疗技术研发与创新的力度，致力于提高眼科服务的整体水平。

这一研究项目也展现了中国在眼科领域的科技实力。

你是否认为这项技术能很快在全国推广开来？

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