🏥 产品介绍：医疗资源失衡的破局者
开发单位：北京协和医院眼科陈有信教授团队
技术背书：发表于《Cell Reports Medicine》（IF=14.3），多中心验证准确率91.5%
传统眼底相机仅覆盖15%视网膜区域，导致周边病变漏诊率超40%。而WARM系统采用200°超广角成像技术，单次拍摄即可捕获82%视网膜面积，无需散瞳，5秒生成全视网膜病变热力图。目前已在甘肃、云南等偏远地区通过移动筛查车落地，年筛查量预计超10万人次。
👥 适用人群
| 人群类型 | 核心需求 |
|---|---|
| 基层全科医生 | 快速初筛疑难眼病，降低误诊率 |
| 糖尿病患者 | 糖网病变早期预警（中国5500万患者受益） |
| 老龄人群 | 黄斑变性/青光眼等年龄相关病变监测 |
| 高度近视者 | 视网膜脱离风险智能评估 |
| 远程医疗平台 | 5G+AI实现“筛查-诊断-干预”全链优化 |
⚙️ 核心功能：从精准识别到分级诊疗
技术架构：Swin Transformer模型 + 跨域协同学习算法（CdCL） + 超广角影像分析
| 功能模块 | 技术实现原理 | 临床价值 |
|---|---|---|
| 全景病变识别 | UWF影像分割为768个区域，CdCL算法融合局部特征与全局语义 | 检出率较传统方法提升300%，尤其擅长微血管瘤、视网膜裂孔等≤0.5mm病灶 |
| 智能分级转诊 | 基于病变位置/面积/活跃度的三维权重模型，输出“观察/用药/紧急转诊”建议 | 转诊准确率AUC达0.911，节省90%专科医生复核时间 |
| 多病种联合诊断 | 25种病变特征向量并行计算，避免单一标签偏差 | 糖网与高血压视网膜病变鉴别准确率98.2% |
| 动态热力图生成 | Grad-CAM++可视化技术标注病灶活跃区域，红-黄-蓝三色预警 | 医师复核效率提升50%，患者沟通更直观 |
| 低资源适配引擎 | 模型蒸馏技术压缩参数量至原版1/5，支持千元级GPU运行 | 基层卫生院百元级成本部署 |
💡 技术突破点：跨域协同学习（CdCL）算法仅需1/10标注数据量，通过迁移后极部病变知识增强周边区域识别
🛠️ 工具使用技巧：3步实现高效筛查
拍摄规范
- 患者注视绿色激光点，眨眼3次保持角膜湿润
- 设备距眼角45°斜角拍摄，避免睫毛遮挡
报告解读指南
热力图标色 应对策略 🔴 红色区域 72小时内转诊（如视网膜裂孔、玻璃体积血） 🟡 黄色区域 1周内用药复查（如黄斑水肿、渗出病灶） 🔵 蓝色区域 3个月随访（如drusen沉积、轻度血管迂曲） 误诊规避方案
- 遇 asteroid hyalosis（星状玻璃体变性）时开启去眩光模式
- 高度近视患者需增加周边部扫描密度（默认3次叠加拍摄）
🌐 访问地址
✅ 公益筛查通道：登陆 https://pumch.ai-fundus.cn
✅ 手机号注册即享每月10次免费筛查
✅ 支持DICOM影像上传（≤50MB）
技术更迭的速度，永远追不上医者为生命开路的决心。
每一次AI热力图的闪烁，都在为22亿视力障碍者点亮微光。
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