CN110070930A - 一种人工智能眼病筛查服务方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种人工智能眼病筛查服务方法和系统，其中方法包括：获取用户的眼科检查数据，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；判断所述筛查结果是否正常；若为正常，则生成眼科检查报告；若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。本发明可以平衡基层医院与上级医院的眼科医疗资源，实现大规模、广覆盖、高效率的眼病筛查。

Description

一种人工智能眼病筛查服务方法和系统
技术领域
本发明涉及人工智能医疗技术领域，更具体地，涉及一种人工智能眼病筛查服务方法和系统。
背景技术
“看病贵”、“看病难”的医疗体系供需失衡问题普遍存在。医疗资源的稀缺、分布的不均衡以及过低的效率，使得民众快速增长的医疗需求无法满足。
具体到眼科领域，常见眼病的筛查主要依赖于人工服务，而优质的眼科医疗资源则主要工作集中于基层医院的上级医院，如一些区域性的大中型医院，导致这些大中型医院承担着绝大部分常见眼病的筛查和诊疗工作，其不均衡的状况远甚于内科、外科等大专科，绝大部分的基层医院甚至未配备眼科医生。但受限于眼科医生数量的短缺，以及居住地较偏远的患者难以集中到大中型医院就诊的现状，常见眼病筛查工作的普及始终难以实现，社区人群覆盖率低。利用人工智能辅助进行眼病筛查，似乎是一个良好的解决方案。
但一方面，已有的人工智能辅助眼病筛查系统硬件配置成本高、人员专业素养要求高，更多依赖于大中型医院中的专业设备及专业人员。可以在基层医院应用的人工智能辅助眼病筛查系统，也至少需要基层医院的眼科专业人员参与方可实现疾病筛查功能，在绝大多数基层医院本来就缺乏眼科筛查职能，也未有具备眼科专业技术能力的眼病筛查医生的情况下，在基层医院中引入已有的人工智能辅助眼病筛查系统并要求配备相应的眼病筛查医生进行筛查作业是十分困难的，对本来就紧缺的基层医疗资源造成了更大的压力。
另一方面，致盲眼病病种较多，包括白内障、青光眼、病理性近视、年龄相关黄斑变性等。而已有的人工智能辅助筛查系统应用场景局限，只能对单病种(例如糖尿病视网膜病变)进行筛查，在致盲眼病种类众多的情况下，单病种筛查也显得杯水车薪，无助于致盲眼病整体筛查效果的提高。
发明内容
本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷(不足)，提供一种人工智能眼病筛查服务方法和系统，可以平衡基层医院与上级医院的眼科医疗资源，实现大规模、广覆盖、高效率的眼病筛查。
本发明采取的技术方案是：
一种人工智能眼病筛查服务方法，包括：
眼科检查数据获取步骤：
获取用户的眼科检查数据，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；
眼科检查数据筛查步骤：
对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；
眼科检查结果生成步骤：
判断所述筛查结果是否正常；
若为正常，则生成眼科检查报告；
若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
进一步地，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
进一步地，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：
根据眼科检查数据的种类，判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类；
采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
进一步地，所述眼科检查数据包括视力、眼底图像、眼前节图像、眼压、屈光度的其中一种或多种。
进一步地，所述方法还包括眼科检查报告生成步骤：
获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息；
根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述眼科检查结果生成眼科检查报告并将眼科检查报告发送给用户。
一种人工智能眼病筛查服务系统，包括：
眼科检查数据获取模块，用于获取用户的眼科检查数据，并将所述眼科检查数据发送给眼科人工智能技术平台，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；眼科人工智能技术平台，用于对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；
眼科检查结果生成模块，用于判断所述筛查结果是否正常，若为正常，则生成眼科检查报告，若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
进一步地，所述眼科人工智能技术平台，具体用于针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
进一步地，所述眼科人工智能技术平台包括：
眼病种类判断模块，用于根据眼科检查数据的种类，判断需要进行人工智能筛查的眼病种类；人工智能筛选模块，用于采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
进一步地，所述系统还包括：
眼科检查报告生成模块，用于获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息，根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述眼科检查结果生成眼科检查报告并将眼科检查报告发送给用户。
进一步地，所述系统还包括：
眼科检查预约模块，用于获取用户的预约信息，根据预约信息预约基层医院的技术人员为用户进行眼科检查。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)将眼科检查下沉到基层医院，获得的眼科检查数据统一进行人工智能筛查，筛查为不正常的再上传到上级医院审核，充分考虑绝大部分基层医院未配备眼科专业医生的现状，在基层医院配备轻量便携、高效率、易操作的检查设备，由经过简单培训的技术人员进行操作，无需配备专业眼科医生进行诊疗活动或病情解释，节省珍贵的基层医疗资源，可以使得眼病筛查覆盖更多的基层人群，也可以缓解上级医院眼科医生工作量饱和的问题，平衡了基层医院与上级医院的眼科医疗资源；
(2)由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到的眼科检查数据可以即时地、统一地发送到眼科人工智能技术平台进行人工智能筛选，眼科检查报告也可以及时地反馈给用户，即使用户居住在远离大中型医院，也可以使得眼科筛查具有时效性，同时也提高了眼科筛查的效率；
(3)通过眼科人工智能技术平台进行人工智能筛查后，将不正常的筛选结果上传到上级医院的专业眼科医生进行审核，可以在基层医院与上级医院之间建立有机的联系，提高人们对基层眼科医疗服务的信任度，进一步缓解了医疗资源分布不均的难题；
(4)集成了多个人工智能模型，针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型进行人工智能筛查，使得用户在基层医院进行眼科检查后，可以获得多病种筛查，整合了医疗资源，降低了医疗成本；
(5)预先判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类后，再针对该眼病种类采用该眼病种类相应的人工智能模型进行人工智能筛查，可以使得人工智能筛查更有针对性，提高人工智能筛查的效率、节省人工智能筛查的成本；
(6)用户可以预约并在预约时间到就近的基层医院进行眼科检查，最终获取到通俗易懂的眼科检查报告，为用户提供了一站式的眼病筛查服务。
附图说明
图1为本发明实施例1的方法流程图。
图2为本发明实施例2的系统组成图。
图3为本发明实施例2的另一系统组成图。
具体实施方式
本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种人工智能眼病筛查服务方法，包括：
眼科检查数据获取步骤：
获取用户的眼科检查数据，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；
眼科检查数据筛查步骤：
对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；
眼科检查结果生成步骤：
判断所述筛查结果是否正常；
若为正常，则生成眼科检查报告；
若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
基层医院是指等级较低的医疗机构，如乡镇卫生院、村卫生室和社区医院；上级医院是相对于基层医院而言的，是等级高于基层医院的医疗机构，如区域性的大中型医院。
眼科检查由基层医院里经过培训的技术人员为用户进行，通过眼科检查获得的眼科检查数据统一起来进行人工智能筛查，具体地，可以将眼科检查数据上传到基层医院与上级医院统一搭建的眼科人工智能技术平台进行人工智能筛查。通过人工智能筛查可以得到初步的筛查结果。当筛查结果为正常时，可以直接生成眼科检查报告；当筛查结果为不正常时，可以上传给上级医院的专业眼科医生进行审核，对筛查结果进一步判定和/或修正，再生成眼科检查报告。
可以理解为：筛查结果为正常是指通过人工智能筛查确诊为没有患眼病；筛查结果为不正常是指通过人工智能筛查确诊为患有眼病或者疑似为患有眼病或者疑似为没有患眼病。
也可以理解为：筛查结果为正常是指通过人工智能筛查确诊为或者疑似为没有患眼病；筛查结果为不正常是指通过人工智能筛查确诊为或者疑似为患有眼病的。
将眼科检查下沉到基层医院，获得的眼科检查数据统一进行人工智能筛查，筛查为不正常的再上传到上级医院审核，基层医院只需配备轻量便携、高效率、易操作的检查设备，由经过简单培训的技术人员进行操作，无需配备专业眼科医生进行诊疗活动，无需耗费珍贵的基层医疗资源，可以使得眼病筛查覆盖更多的基层人群，也可以缓解上级医院眼科医生工作量饱和的问题，平衡了基层医院与上级医院的眼科医疗资源。
由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到的眼科检查数据可以即时地、统一地进行人工智能筛选，即使用户居住地远离大中型医院，也可以使得眼科筛查具有时效性，同时也提高了眼科筛查的效率。
通过人工智能筛查，将不正常的筛选结果上传到上级医院的专业眼科医生进行审核，可以在基层医院与上级医院之间建立有机的联系，提高人们对基层眼科医疗服务的信任度，进一步缓解了医疗资源分布不均的难题。
在本实施例中，所述方法还包括眼科检查报告生成步骤：
获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息；
根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述检查结果生成检查报告并将检查报告发送给用户。
眼科检查结果可以进一步生成对用户而言通俗易懂的眼科检查报告，用户可以通过输入正确的、符合要求的个人信息，获取到通俗易懂的眼科检查报告，为用户提供一站式的眼病筛查服务。其中，个人信息可以包括身份信息和健康信息，身份信息可以包括用户的身份证号或者就医卡号等，健康信息可以包括当前健康状况、病史等。
在具体实施过程中，用户可以通过移动的和/或固定的用户终端输入个人信息，检查报告可以发送到用户终端以便用户查看。
在本实施例中，所述方法还包括眼科检查预约步骤：
获取用户的预约信息，根据预约信息预约基层医院的技术人员为用户进行眼科检查。
用户可以预约取号，在预约的时间由基层医院的技术人员接待并进行眼科检查，有序地为用户提供眼病筛查服务。
在具体实施过程中，用户可以通过移动的和/或固定的用户终端输入预约信息。
在本实施例中，所述眼科检查数据包括视力、眼底图像、眼前节图像、眼压、屈光度的其中一种或多种。
在其中一种实施方式中，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
可以针对不同眼病种类训练出不同的人工智能模型，获取到眼科检查数据后可以针对不同种类的眼病，采用不同种类的眼病相应的人工智能模型进行人工智能筛查，使得用户在基层医院进行眼科检查后，可以获得一站式的多病种筛查，整合了医疗资源，降低了医疗成本。
在另一种实施方式中，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：
根据眼科检查数据的种类，判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类；
采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
不同种类眼病的筛查，所需要进行的眼科检查项目存在一定的差异。判断总体视功能情况需要进行视力检查获取用户的视力；常见的眼底疾病(如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等)需要进行眼底照相获取眼底图像；常见的眼前节疾病(如年龄相关性白内障等)需要进行眼前节照相获取眼前节图像；青光眼、近视等需要进行眼压、屈光等常规项目的检查。
不同的眼科检查项目可以获得不同种类的眼科检查数据，也对应着不同种类的眼病筛查，因此可以通过眼科检查数据的种类判断需要进行人工智能筛查的眼病种类。例如：如果眼科检查数据包括视力、眼压、屈光，则可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为青光眼、近视等常见眼病；如果眼科检查数据包括眼底图像，则可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为常见的眼底疾病；如果眼科检查数据包括眼前节图像，则可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为常见的眼前节疾病。
预先判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类后，再针对该眼病种类采用该眼病种类相应的人工智能模型进行人工智能筛查，可以使得人工智能筛查更有针对性，提高人工智能筛查的效率、节省人工智能筛查的成本。
在具体实施过程中，在基层医院配备眼底照相装置、裂隙灯眼前节照相装置、七合一综合检查仪等，由相关技术人员操作为用户进行眼科检查。其中，七合一检查仪可进行包含眼压、屈光等项目在内的常规测量。
实施例2
如图2所示，本实施例提供一种人工智能眼病筛查服务系统，包括：
眼科检查数据获取模块10，用于获取用户的眼科检查数据，并将所述眼科检查数据发送给眼科人工智能技术平台20，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；
眼科人工智能技术平台20，用于对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；眼科检查结果生成模块30，用于判断所述筛查结果是否正常，若为正常，则生成眼科检查报告，若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
基层医院是指等级较低的医疗机构，如乡镇卫生院、村卫生室和社区医院；上级医院是相对于基层医院而言的，是等级高于基层医院的医疗机构，如区域性的大中型医院。
眼科检查由基层医院里经过培训的技术人员为用户进行，通过眼科检查数据获取模块10获取眼科检查数据，统一起来上传到基层医院与上级医院统一搭建的眼科人工智能技术平台20进行人工智能筛查。通过人工智能筛查可以得到初步的筛查结果。通过检查结果生成模块判断筛查结果是否正常，当筛查结果为正常时，可以直接生成眼科检查报告；当筛查结果为不正常时，可以上传给上级医院的专业眼科医生进行审核，对筛查结果进一步判定和/或修正，再生成眼科检查报告。
可以理解为：筛查结果为正常是指通过人工智能筛查确诊为没有患眼病；筛查结果为不正常是指通过人工智能筛查确诊为患有眼病或者疑似为患有眼病或者疑似为没有患眼病。
也可以理解为：筛查结果为正常是指通过人工智能筛查确诊为或者疑似为没有患眼病；筛查结果为不正常是指通过人工智能筛查确诊为或者疑似为患有眼病的。
将眼科检查下沉到基层医院，获得的眼科检查数据统一进行人工智能筛查，筛查为不正常的再上传到上级医院审核，基层医院只需配备轻量便携、高效率、易操作的检查设备，由经过简单培训的技术人员进行操作，无需配备专业眼科医生进行诊疗活动，可以使得眼病筛查覆盖更多的基层人群，也可以缓解上级医院眼科医生工作量饱和的问题，平衡了基层医院与上级医院的眼科医疗资源。
由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到的眼科检查数据可以即时地、统一地发送到眼科人工智能技术平台20进行人工智能筛选，即使用户居住地远离大中型医院，也可以使得眼科筛查具有时效性，同时也提高了眼科筛查的效率。
通过眼科人工智能技术平台20进行人工智能筛查后，将不正常的筛选结果上传到上级医院的专业眼科医生进行审核，可以在基层医院与上级医院之间建立有机的联系，提高人们对基层眼科医疗服务的信任度，进一步缓解了医疗资源分布不均的难题。
在本实施例中，所述系统还包括：
眼科检查报告生成模块40，用于获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息，根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述眼科检查结果生成眼科检查报告并将眼科检查报告发送给用户。
通过眼科检查报告生成模块40，眼科检查结果可以进一步生成对用户而言通俗易懂的眼科检查报告，用户可以通过输入正确的、符合要求的个人信息，获取到通俗易懂的眼科检查报告，为用户提供一站式的眼病筛查服务。其中，个人信息可以包括身份信息和健康信息，身份信息可以包括用户的身份证号或者就医卡号等，健康信息可以包括当前健康状况、病史等。
在具体实施过程中，用户可以通过移动的和/或固定的用户终端输入个人信息，用户终端将用户输入的个人信息发送到眼科检查报告生成模块40，眼科检查报告生成模块40生成检查报告后可以将检查报告发送到用户终端以便用户查看。
在本实施例中，所述系统还包括：
眼科检查预约模块，用于获取用户的预约信息，根据预约信息预约基层医院的技术人员为用户进行眼科检查。
通过眼科检查预约模块用户可以预约取号，在预约的时间由基层医院的技术人员接待并进行眼科检查，有序地为用户提供眼病筛查服务。
在具体实施过程中，用户可以通过移动的和/或固定的用户终端输入预约信息。
在其中一种实施方式中，所述眼科人工智能技术平台20，具体用于针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
可以针对不同眼病种类训练出不同的人工智能模型，眼科人工智能技术平台20集成这些不同的人工智能模型，相比于已有的仅能单病种筛查的人工智能辅助眼病筛查系统而言会更加便利。眼科检查数据获取模块10将眼科检查数据发送到眼科人工智能技术平台20后，眼科人工智能技术平台20可以针对不同种类的眼病，采用不同种类的眼病相应的人工智能模型进行人工智能筛查，使得用户在基层医院进行眼科检查后，可以获得一站式的多病种筛查，整合了医疗资源，降低了医疗成本。
如图3所示，在另一种实施方式中，所述眼科人工智能技术平台20包括：
眼病种类判断模块21，用于根据眼科检查数据的种类，判断需要进行人工智能筛查的眼病种类；
人工智能筛选模块22，用于采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
不同种类眼病的筛查，所需要进行的眼科检查项目存在一定的差异。判断总体视功能情况需要进行视力检查获取用户的视力；常见的眼底疾病(如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等)需要进行眼底照相获取眼底图像；常见的眼前节疾病(如年龄相关性白内障等)需要进行眼前节照相获取眼前节图像；青光眼、近视等需要进行眼压、屈光等常规项目的检查。
不同的眼科检查项目可以获得不同种类的眼科检查数据，也对应着不同种类的眼病筛查，因此眼病种类判断模块21可以通过眼科检查数据的种类判断需要进行人工智能筛查的眼病种类。例如：如果眼科检查数据包括视力、眼压、屈光，则眼病种类判断模块21可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为青光眼、近视等常见眼病；如果眼科检查数据包括眼底图像，则眼病种类判断模块21可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为常见的眼底疾病；如果眼科检查数据包括眼前节图像，则眼病种类判断模块21可以判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类为常见的眼前节疾病。
眼病种类判断模块21预先判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类后，人工智能筛选模块22再针对该眼病种类采用该眼病种类相应的人工智能模型进行人工智能筛查，可以使得人工智能筛查更有针对性，提高人工智能筛查的效率、节省人工智能筛查的成本。
在具体实施过程中，在基层医院配备眼底照相装置、裂隙灯眼前节照相装置、七合一综合检查仪等，由相关技术人员操作为用户进行眼科检查。眼科检查数据获取模块10分别与眼底照相装置、裂隙灯眼前节照相装置、七合一综合检查仪连接，从而获取眼科检查数据。其中，七合一检查仪可进行包含眼压、屈光等项目在内的常规测量。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明权利要求书的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人工智能眼病筛查服务方法，其特征在于，包括：
眼科检查数据获取步骤：
获取用户的眼科检查数据，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；
眼科检查数据筛查步骤：
对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；
眼科检查结果生成步骤：
判断所述筛查结果是否正常；
若为正常，则生成眼科检查报告；
若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
2.根据权利要求1所述的人工智能眼病筛查服务方法，其特征在于，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
3.根据权利要求1所述的人工智能眼病筛查服务方法，其特征在于，所述眼科检查数据筛查步骤，具体为：
根据眼科检查数据的种类，判断出需要进行人工智能筛查的眼病种类；
采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
4.根据权利要求1至3任一项所述的人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，所述眼科检查数据包括视力、眼底图像、眼前节图像、眼压、屈光度的其中一种或多种。
5.根据权利要求1至3任一项所述的人工智能眼病筛查服务方法，其特征在于，还包括眼科检查报告生成步骤：
获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息；
根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述检查结果生成检查报告并将检查报告发送给用户。
6.一种人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，包括：
眼科检查数据获取模块，用于获取用户的眼科检查数据，并将所述眼科检查数据发送给眼科人工智能技术平台，所述眼科检查数据由基层医院的技术人员为用户进行眼科检查而得到；
眼科人工智能技术平台，用于对所述眼科检查数据进行人工智能筛查，得到筛查结果；
眼科检查报告生成模块，用于判断所述筛查结果是否正常，若为正常，则生成眼科检查报告，若为不正常，则将眼科检查数据上传给上级医院的眼科医生审核并根据审核结果生成眼科检查报告。
7.根据权利要求6所述的一种人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，所述眼科人工智能技术平台，具体用于针对不同种类的眼病采用相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
8.根据权利要求6所述的一种人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，所述眼科人工智能技术平台包括：
眼病种类判断模块，用于根据眼科检查数据的种类，判断需要进行人工智能筛查的眼病种类；
人工智能筛选模块，用于采用所判断出的眼病种类相应的人工智能模型，对所述眼科检查数据进行人工智能筛查。
9.根据权利要求6至8任一项所述的一种人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，还包括：
眼科检查报告生成模块，用于获取用户输入的个人信息，所述个人信息包括身份信息和/或健康信息，根据所述个人信息是否符合预设的要求，决定是否根据所述眼科检查结果生成眼科检查报告并将眼科检查报告发送给用户。
10.根据权利要求6至8任一项所述的一种人工智能眼病筛查服务系统，其特征在于，还包括：
眼科检查预约模块，用于获取用户的预约信息，根据预约信息预约基层医院的技术人员为用户进行眼科检查。
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