基本信息
摘要：An artificial intelligence-based ophthalmic disease diagnostic modeling method, apparatus and system. The method comprises: establishing an ophthalmic image data set and a non-image ophthalmic disease diagnostic questionnaire data set (S101); training a first neural network model using the ophthalmic image data set to obtain a first classification model (S102); training a second classification model using the non-image ophthalmic disease diagnostic questionnaire data set (S103); and merging the first classification model and the second classification model to obtain a target classification network model and using a test result output on the basis of the target classification network model as a diagnostic result obtained by diagnosing an ophthalmic disease (S104). The present method can assist in ophthalmic diagnosis by combining clinical and ophthalmic images and personal information of a patient, so that the artificial intelligence technology can better assist in the ophthalmic diseases diagnostic modeling, thereby effectively improving the level of intelligence and the accuracy of diagnostic modeling of all ophthalmic diseases and improving the diagnostic effect. Procédé, appareil et système de modélisation de diagnostic de maladies ophtalmiques basée sur l'intelligence artificielle. Le procédé comporte les étapes consistant à: établir un ensemble de données d'images ophtalmiques et un ensemble de données de questionnaire de diagnostic de maladies ophtalmiques hors images (S101); entraîner un premier modèle de réseau neuronal à l'aide de l'ensemble de données d'images ophtalmiques pour obtenir un premier modèle de classification (S102); entraîner un second modèle de classification à l'aide de l'ensemble de données de questionnaire de diagnostic de maladies ophtalmiques hors images (S103); et fusionner le premier modèle de classification et le second modèle de classification pour obtenir un modèle de réseau de classification cible et utiliser un résultat de test délivré sur la base du modèle de réseau de classification cible en tant que résultat de diagnostic obtenu en diagnostiquant une maladie ophtalmique (S104). Le présent procédé peut aider au diagnostic ophtalmique en combinant des images cliniques et ophtalmiques et des informations personnelles d'un patient, de sorte que la technologie de l'intelligence artificielle peut mieux aider à la modélisation du diagnostic de maladies ophtalmiques, améliorant ainsi en pratique le niveau d'intelligence et l'exactitude de la modélisation du diagnostic de toutes les maladies ophtalmiques et améliorant l'effet de diagnostic. 一种基于人工智能的眼科疾病诊断建模方法、装置及系统，该方法包括建立眼科图像数据集和眼科非图像疾病诊断问卷数据集(S101)；采用眼科图像数据集训练第一神经网络模型，得到第一分类模型(S102)；采用眼科非图像疾病诊断问卷数据集训练第二分类模型(S103)；融合第一分类模型和第二分类模型，得到目标分类网络模型，并将基于目标分类网络模型输出的测试结果作为对眼科疾病进行诊断得到的诊断结果(S104)。通过该方法能够集成临床、眼科影像，以及病患个人信息辅助进行眼科诊断，能够使得人工智能技术更好地辅助眼科疾病诊断建模，有效提升眼科全种类疾病诊断建模的智能化和精准度，提升诊断效果。
摘要附图：
