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2024年6月1日发(作者：)

华为全国大学生ict大赛心得体会

5G、云、AI等前沿技术飞速发展，给我们的生活带来巨大改变。

未来某一天会不会真的诞生“大白”一样的智能医疗机器人，给人们

看病、治病呢？有可能！深技大学生聚焦眼科医疗行业痛点，设计

OCT眼科图像智能诊断平台，使用人工智能算法辅助眼科医生进行诊

断。在华为中国大学生ICT大赛2020中，深圳技术大学大数据与互

联网学院获创新赛创意组全国二等奖，在探索“AI+医疗”的道路上，

跨出了属于他们的一步。

“我们的平台能够完成初步的OCT（光学相干断层扫描）阅片，

辅助眼科医生进行病情诊断，并提供相关治疗建议。”在华为中国大

学生ICT大赛2020创新赛中，深圳技术大学大数据与互联网学院2018

级学生罗XX、林XX、陈XX的参赛项目“链云健康-基于联邦学习的

OCT眼科图像智能诊断平台”获创意组全国二等奖，指导教师相XX

和赵X获“优秀指导老师奖”。

众多公开资料显示，中国眼科医疗行业的医患比例较低，医生人

数少、医疗资源缺口较大。在眼科诊断中，被称为“眼科CT”的OCT

技术是运用最广泛的技术之一，但人工阅片诊断存在时间长、准确率

不稳定等问题。项目组的同学们决定运用所学知识，尝试为这一行业

痛点提出创新解决方案，采用人工智能技术对OCT眼科图像进行初步

的眼底疾病筛查，辅助眼科医生进行诊疗决策。

要想设计出“医术”高超的“AI医生助手”，他们需要攻克两

个难关：获取大量数据，提升数据隐私安全。

首先，团队需要大量的数据进行模型训练，但由于医疗影像数据

处理和标注的成本高昂，加上医疗数据涉及隐私，获取和使用数据的

难度较大。在他们一筹莫展的时候，在大数据、人工智能以及OCT领

域有丰富经验的项目指导老师相XX、赵X给他们带来了启发。

“在两位老师的指导下，我们首次将联邦学习（Federated

Learning）应用到OCT图像早期筛查领域中，这在行业内是一个创新

的解决方案。”联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工

智能基础技术，在保障大数据交换时的信息安全和个人数据隐私安全

等前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。据

项目组长罗XX介绍，链云健康平台可通过智联平台在多个机构间进

行联邦学习，联合多方节点在不共享患者数据的同时进行模型训练，

实现“可用不可见”的数据共享及应用开发，显著降低医疗机构的研

发成本，加快研发效率和AI模型的生产速度，真正将数据转化为了

价值输出。

华为中国大学生ICT大赛是华为牵头打造的面向全球大学生的

年度ICT大赛盛事，旨在为高校学生提供国际化竞技和交流平台，增

长学生ICT知识，提升其实践、应用技能及创新意识。

我们相信，未来还将带来源源不断的好创意、新技术，登上更广

阔的的舞台。


本文标签： 数据医疗眼科平台诊断

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