该研究由依未科技提供眼底定量化技术支持，发表于国际眼科领域重要期刊《Frontiers in Medicine》

3月10日，由依未科技联合北京同仁医院眼科团队、对外经济贸易大学数据分析团队，共同开展的国家自然科学基金研究成果——《Prediction of the Fundus Tessellation Severity With Machine Learning Methods》，正式发表于眼科领域重要期刊《Frontiers in Medicine》。

开拓性的借助眼底定量化技术判定豹纹状眼底严重程度

豹纹状眼底（Fundus Tessellation）是近视眼底改变常见特征之一，是指由于视网膜色素上皮层的色素减少, 脉络膜毛细血管间隙组织和色素增加, 脉络膜大血管以及血管间隙的色素区透过视网膜而在眼底中显现的状似豹皮的纹理。

相关研究表明，豹纹状眼底改变不仅是病理性近视最关键的早期征兆之?，也和年龄性黄斑变性、脉络膜新生血管、中浆脉络膜视网膜病变等致盲性眼底疾病密切相关。

此次研究由依未科技提供眼底定量化技术，借助机器学习进行建模，从而对豹纹状眼底改变程度进行分级，

豹纹状眼底严重程度的评估至关重要，但在缺乏公认、客观标准的情况下难以进行。对此，该研究将眼底定量化指标和机器学习相结合，客观描述豹纹斑眼底改变程度，研究结果可用于指导临床眼底疾病研究与长期随诊。

人工智能结合远程医疗

据了解，伴随着老龄化社会的到来、国人疾病谱及用眼方式的改变，糖尿病视网膜病变、老年黄斑变性等眼底疾病患者人数和医疗临床负担日益加重。目前我国有超过4000万名的眼底病患者，患者总数位居全球第一。

与此同时，眼底专业的医生不到5000人，患者的平均规范治疗率不足20%。尤其是基层专业眼底医生严重匮乏，临床能力也普遍较低，诊疗水平和一线城市存在重大差异。亟需建设可以有效实行上下联动的、多层次的转诊体系，

针对这一情况文章指出，人工智能与远程医疗的结合，有潜力为基层眼科护理机构的患者，提供筛查和监测的长效解决方案。且眼底定量化技术对糖尿病视网膜病变、黄斑水肿、青光眼、年龄性黄斑变性和早产儿视网膜病变等，都具有良好的识别功能。

依未科技眼底定量化技术应用于青少年近视防控

依未科技相关负责人表示，依未科技未来将更多地探索眼底特征量化，对近视眼底改变、眼底疾病随诊，以及全身性疾病预警筛查和风险评估的意义。

针对我国眼底病患者快速增多，但眼底病诊疗力量极度匮乏且分部不均衡，尤其是基层眼健康服务能力尤其薄弱的痛点，依未科技将不断在眼底领域加强攻关力度，创新科研成果，以突破性的眼底定量化技术，帮助我国眼底疾病实现“早筛查、早诊断、早治疗”。