当前，我国国民的视觉健康状况正不断恶化。根据有关数据调查，我国视力损害患病率远高于全球平均水平，其中7亿多人患有各类视力缺陷，而近视的总患病人数在6.3亿人左右，存在“看不清”问题的人数远远高于存在“看不见”问题的患病人数，如果不加以控制，未来各类视力缺陷患者的人数将增加7-8倍。

面对严峻的视力缺陷形势，国家出台不少护眼政策，呼吁全国人民都应树立爱眼意识、加强眼健康知识教育，并要求各医疗机构不断加强学科建设和团队培养，积极承担符合自身功能定位的公共卫生服务要求和社会责任。为响应国家的号召，以及实现眼科医疗服务体系高质量发展，生物与医学领域众多专家学者纷纷深入研究，力图补齐眼科诊疗技术短板，利用科技擦亮每一个人的“心灵之窗”。而我国著名的医学科学家林燕瑜，无疑是这批精英中的先行者、领航人。

林燕瑜在生物与医学领域探索多年，具有丰富的从业经验，尤其是在基础医学、临床医学、眼观光医学、临床流行病学的基本理论与操作技能方面。针对当前眼科医学领域发展的现状问题，她凭借着对医学诊疗技术的前瞻性与洞察力，自主研发了基于人工神经网络的眼科护理系统V1.0、基于数据库的医疗资源分配系统V1.0、基于BP神经网络的视神经锻炼系统V1.0、基于人工智能的眼科手术智能控制系统V1.0等多项突破性研究成果，为生物与医学领域的技术创新拓宽了新理论与新方法。

其中，基于BP神经网络的视神经锻炼系统V1.0，是提高了眼科诊疗医学科技创新水平最具代表性的一项技术成果。据了解，现有的视神经锻炼技术尚且存在着视觉数据准确率低、诊疗误差大等不足，在投入临床使用时对医学人员的诊疗工作造成极大不便，但由林燕瑜所研发的该系统就可以有效解决这些问题。该系统通过按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，根据病人的视觉信息，结合网络权值的调整规则采用误差逆向传播算法，对球内段、框内段、管内段、颅内段等视神经进行多次样本训练，然后计算视神经信息输出误差并调整权值和阈值，以获得用户最精准的视觉信息，为用户推荐最优视神经锻炼方案，用户据此操作，对降低视神经敏光性、损伤后视力恢复大有裨益，还能有效缓解视觉疲劳。此外，该系统具有一定的容错性，能通过学习和存贮大量输入—输出模式映射关系进行自我调整，因此对于多变量非线性复杂问题的预测更为精准和稳定，从而为协助眼科医生高质量的诊断和治疗带来技术支持，给医疗健康产业持续创造新的价值点，更甚至是引领了国内医疗4.0的发展，践行未来医学。

目前，该系统已在国内各大城市进行推广，已接入全国2500家医院、诊所、卫生院、视光中心等，提供7X24小时的眼部健康服务，实现秒级响应，完成累计2.1亿人次的在线咨询服务。在实际应用中，经过BP网络校正之后的测量值的平均绝对误差为2.1849mm，平均相对误差为0.0051，使得诊疗准确率高达96.57%，误报率仅有1.98%，帮助医疗人员完成8000余人次的辅助诊疗建议。这一个以数字技术赋能视神经诊疗的系统，推动了眼科医学现代化发展，促进眼科诊断治疗的材料升级、方式升级、患者体验升级，为医疗人员带来数字化、智能化的新型医疗方案，并且对于高质量促进“健康中国”战略发展具有重大的实践意义。

凭借其对生物与医学领域作出的巨大贡献，林燕瑜因此受邀参加了多个行业内重大项目的科研论坛，同时还担任着中国管理科学研究院商学院大国创新智库客座教授，以深刻的理论思维和丰富的实践经验，培养出更多生物与医学领域的人才，并且通过技术赋能精准医疗的实践，构筑医疗行业新生态。

当前，随着相关理论和技术的日趋成熟，我国医疗信息化建设重点从医院内部管理到关注患者诊疗，再到区域性信息互通，医疗信息化建设实现了从个体到整体、从局部到广域的发展，内涵与功能得到强化，服务范围不断延伸。但从总体趋势来看，我国的智能医疗依旧处于起步阶段，未来仍任重而道远。对此，林燕瑜表示：“虽然医学智能化发展会面临巨大的挑战, 但随着我国科学技术的不断发展进步, 医疗机构信息化建设将会不断加快，而眼科医学也一定会开创更加光辉灿烂的明天。”（文/郑秋冬）

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