【摘 要】
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目的:探讨自动化机器学习技术在眼部疾病识别及分类中的应用价值。方法:利用百度的图形化深度学习平台EasyDL,建立糖尿病视网膜病变、高度近视眼底病变、角膜溃疡等常见眼病
【机 构】
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南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）眼科
【基金项目】
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江苏省医院协会医院管理创新研究课题(编号:JSYGY-3-2018-1).
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目的:探讨自动化机器学习技术在眼部疾病识别及分类中的应用价值。方法:利用百度的图形化深度学习平台EasyDL,建立糖尿病视网膜病变、高度近视眼底病变、角膜溃疡等常见眼病的深度学习模型,并利用相关模型进行疾病的诊断及分类。结果:依据使用的数据集大小及质量不同,利用EasyDL构建的深度学习模型疾病识别及分类准确率可以达到85%~94%左右。结论:EasyDL等自动化机器学习平台非常适合作为人工智能学习的入门工具,帮助临床医生更好地理解及使用人工智能技术,促进人工智能在医疗领域的普及。
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