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传统目诊与人工智能融合在医学中的应用潜力

柳泽瑜 周达 刘弘雅 伊鸣 黄新瑞

集成技术2026,Vol.15Issue(2):35-49,15.
集成技术2026,Vol.15Issue(2):35-49,15.DOI:10.12146/j.issn.2095-3135.20250825001

传统目诊与人工智能融合在医学中的应用潜力

The Application Potential of Integrating Traditional Ocular Diagnosis with Artificial Intelligence in Medicine

柳泽瑜 1周达 1刘弘雅 1伊鸣 2黄新瑞3

作者信息

  • 1. 北京大学 基础医学院生物物理学系 北京 100191||北京大学 神经科学研究所 北京 100191
  • 2. 北京大学 神经科学研究所 北京 100191||神经科学教育部重点实验室/国家卫生健康委员会神经科学重点实验室 北京 100191
  • 3. 北京大学 基础医学院生物物理学系 北京 100191||北京大学 神经科学研究所 北京 100191||神经科学教育部重点实验室/国家卫生健康委员会神经科学重点实验室 北京 100191
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摘要

Abstract

Ocular diagnosis,as a non-invasive method,has demonstrated extensive application potential in both traditional Chinese medicine and Western medicine.Yet its conventional practice relies heavily on the subjective judgments of individual practitioners,rendering standardization and objectivity difficult to achieve.In recent years,the rapid development of artificial intelligence(AI)has fostered the convergence of ocular diagnosis and AI technologies,which has become a prominent focus of research on clinical application.This review aims to review the theoretical basis,technological advances,clinical applications,present challenges,and future prospects of this interdisciplinary field,thereby providing a comprehensive reference for further investigations.

关键词

目诊/人工智能/机器学习/深度学习/医学图像/图像识别

Key words

ocular diagnosis/artificial intelligence/machine learning/deep learning/medical images/image recognition

分类

医药卫生

引用本文复制引用

柳泽瑜,周达,刘弘雅,伊鸣,黄新瑞..传统目诊与人工智能融合在医学中的应用潜力[J].集成技术,2026,15(2):35-49,15.

基金项目

北京市自然科学基金项目(4242004) (4242004)

北京大学医学部教育教学研究课题项目(2022YB17) (2022YB17)

国家蛋白质科学基础设施(北京)北大分中心开放课题项目(KF-202402) (北京)

国家自然科学基金项目(32271053) (32271053)

北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金项目(L222016) This work is supported by Natural Science Foundation of Beijing,China(4242004),Educational and Teaching Research Project of Peking University Health Science Center(2022YB17),Open Research Fund of the National Center for Protein Sciences at Peking University in Beijing(KF-202402),National Natural Science Foundation of China(32271053),and Beijing Natural Science Foundation-Haidian Original Innovation Joint Fund(L222016) (L222016)

集成技术

2095-3135

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