众所周知，人工智能（Artificial Intelligence，AI）也称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。我们的工作，便是将“人工”与“智能”相结合，通过机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统等等，应用于生物医疗领域。

那么，人工智能究竟都能做什么呢？

1.模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值、文字、逻辑关系等......）进行信息处理分析，以及对事物或现象进行描述分析、分类解释的过程。例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术。

2.机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构并不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。

3.数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。

4.智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法：例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。

人工智能的发展历程，从1945年第一台计算机出现开始，基础支撑理论不断完善，至到1991年人工神经网络的出现。

所谓的人工神经网络，始自第四次工业革命诞生的人工智能，并在此后经历了数十年的发展完善。人工智能分为两个阶段：一是机器学习，即将沉重的工作任务交给算法处理；二是深度学习，模拟人脑类似神经网络功能。

随着大数据时代的出现，海量的生物医疗数据也在一夜中涌现，远远超出了人力的处理极限。生物医疗数据参数众多，具有数据库资料完整、医学影像占有重要地位、数据转化的意义重大等诸多优点，如能合理有效地加以利用无疑将会产生巨大的社会和经济效益。人工智能的出现很好地解决了这一时代问题，使得人们可以将各种生物数据进行快速、有效的利用。

人工智能与视觉矫正

近视，作为一种影响患者视觉质量的常见性眼病，已成为一个全球化的问题，得到各国的广泛关注。调查研究显示，全世界有超过15亿人患有近视。在中国，年龄介于15岁-25岁之间的青少年近视患病率达75%以上。

视觉矫正承载着人们对于视觉质量的需求，为了达到最佳的矫正视力和最好的视觉质量，以及最精准的治疗。目前，这在临床工作和科学研究中仍面临着挑战。因此，在生物医学的数据时代，就需要眼科和视光医疗机构进行信息化和智能化的构建，其内容包括逐步完善的电子病历系统、逐步优化的医疗信息平台、逐步患者服务互联网+、医联体平台的构建及基层医院的延伸。

同时，常规检查内容以及新的检查方法的出现使得生物医学数据持续不断涌现，使得视觉矫正及屈光手术也面临着巨大的挑战，同时也为人工智能带来了极大的开发及应用潜力。临床、数据、成果三者之间不断更新、优化。

在目前的医疗模式下，视觉矫正领域的研究面临几个主要的问题：鉴于生物个体的独特性，应该如何设计个性化的诊疗方案？临床医生经验水平参差不齐，应该如何进行临床决策和参数设计？生物数据的多源性并存在复杂的相互作用关系，如光学、角膜形态学、生物力学，应该如何进行综合分析？当缺乏全面、系统的视觉矫正诊疗体系时，应该如何进行风险规避和精准化？

这就需要眼科医疗大数据平台的建立。那么，眼科医疗大数据平台在建立后，我们获得了怎样的效果呢？

1.屈光手术球镜调整值预测模型及信息增益

基于人工智能和构建的手术方案预测模型已初步建立且效果理想。在±0.05°的误差范围内，准确率分别达到92%和95%，具备一定的临床指导意义，相关结果已申请专利。

2.利用数据挖掘拓展视觉科学认知

从眼科医疗大数据平台建立至今，我们取得了一些初步的研究成果。构建并不断完善全国屈光不正矫正治疗的标准化数据库；构建人眼角膜形态特征与视觉功能的关联网络；开发标准化、个性化的手术决策系统；开发手术设计软件（真正实现个性化视觉矫正）。基于人工智能研究，已申请专利4项。

该研究为国内多中心研究，研究构建了不同地区人眼角膜形态特征，获得了国内多个地区6万角膜形态特征数据。一部分研究成果已发表于《IOVS》杂志。

综上所述，对于人工智能，应对其进行正确认识并加以有效利用；对于屈光不正和视觉矫正领域面临的挑战，可借助眼科和视光医疗机构的信息化和智能化构建，以及科学探索与人工智能的有机结合。如何对这一新生物进行把握，还需要大家的不断探索，“我们在路上”。

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