眼睛是人体最重要的感觉器官之一，想要拥有健康、明亮的眼睛，除了日常生活中掌握正确的用眼方法，预防各类眼科疾病的同时眼科智能诊断系统，还务必要对容易被人们忽视的眼表恶性肿瘤等罕见病提高警惕。

为打破医生、病人、医院之间的信息壁垒，由中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授课题组牵头联合多家单位，依托“天河二号”开发了基于智能手机的“眼表黑色肿物”智能诊断系统——微信小程序“粤睛晶”。只需一张照片即可了解眼表肿物情况。这是中山眼科中心和国家超算广州中心深度合作眼科智能诊断系统，以建设“超眼”为宏伟蓝图在人工智能眼科诊疗方面所取得的又一标志性成果。

林浩添指出，长在眼睛表面的黑斑，最常见的类型就是良性的色素痣了。但除此之外，眼睛表面也可能长一些恶性肿物，将不同的肿物区分开来十分重要。那如何区分肿物类型？必须去医院吗？有没有更便捷的方法呢？

林浩添介绍，眼面部色素斑是明显的，但人们通常没有看到潜在的风险。像我们熟悉的皮肤痣一样，色素痣也可以生长在眼睑和结膜上。但对肿物认识有限，大多认为是痣，很容易忽略与其他恶性色素肿物的区别，如恶性黑色素瘤和色素基底细胞癌。这些长在眼睛表面的恶性肿瘤虽然是罕见病，但外观上却具有一定的迷惑性，即使是经验丰富的专业医生，也需要借助裂隙灯显微镜等检查才能将其初步区分开来。

作为国家级重点专科医院，中山大学中山眼科中心响应国家号召，积极关注罕见病。依托“天河二号”超级计算机，林浩添教授研究团队牵头自主研发了基于深度学习的智能诊疗系统，该系统共纳入全国四个省份、六家医院的色素性眼表肿物图像数据及相关临床信息，初步实现了宝贵专家经验的数字化。在诊断能力的AUC上均达到0.9以上，具备人类专家级水准。

据悉，“粤睛晶”小程序兼具诊断、科普、转诊功能，构建了诊疗闭环，同时其设计的拍摄方法学习成本低，相较于随手拍照的图像质量有明显提升，在优化的智能手机测试集上良恶性分类AUC高达0.967。 据《光明日报》