基于机器学习的人工智能在白内障手术并发症防控中的应用

爱尔眼科集团每年完成数十万例的白内障手术，积累了大量临床资料数据。本研究拟收集已积累数据，利用基于机器深度学习的人工智能(AI-ML)，构建患者临床数据、医生个性化诊疗数据相关的算法框架，应用于集团内不同层次医院的白内障诊疗过程中并发症，如人工晶状体计算误差、后发性白内障的防控。以期建立白内障诊疗相关临床数据的采集、挖掘、分析与运用的标准化体系，为集团在眼科领域拥有自己的大数据管理和应用标准奠定一定基础。