EyeGuard：面向南亚人群的多模态AI眼科疾病早期筛查系统

EyeGuard是一款移动优先的多模态AI平台，专为南亚地区设计，通过融合视网膜图像分析与临床数据，实现糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性、白内障等五种主要眼科疾病的早期检测。该系统结合可解释AI技术与远程眼科诊疗服务，旨在解决南亚地区医疗资源不均衡导致的眼科疾病筛查困境，让患者通过智能手机即可获得便捷的筛查与诊疗支持。

全球范围内，眼科疾病是视力损害和失明的主要原因，但早期干预可有效控制多数病例。然而在南亚等医疗资源匮乏地区，专业眼科医生分布不均，传统筛查依赖专业设备与经验医生，难以大规模推广。智能手机普及与AI技术成熟为解决这一问题提供了新方向——通过移动设备拍摄眼底图像，结合AI筛查并连接远程医疗。

EyeGuard是针对低资源环境设计的多模态AI筛查系统，采用四层架构：

1. 移动应用层：基于Flutter/Dart开发，支持图像采集、元数据录入、离线TFLite推理、数据上传与结果展示，跨平台覆盖Android和iOS。
2. API网关层：FastAPI/Django REST构建，负责请求编排、JWT/RBAC认证与路由。
3. AI推理层：核心流水线包括图像编码器、元数据编码器、跨注意力融合、分类器与GradCAM可视化。
4. 数据存储层：PostgreSQL存储用户档案与筛查记录，云存储（AWS S3/Google Cloud）保存加密图像，集成Stripe支付、PMDC医生验证等服务。

EyeGuard的AI流水线亮点在于跨注意力融合：

• 图像编码器：采用Vision Transformer（ViT-B/16）或Swin Transformer提取眼底图像深度特征。
• 元数据编码器：通过全连接层将年龄、血压、血糖等临床数据编码为特征向量。
• 跨注意力融合：学习图像特征与临床数据的复杂关联（如视网膜病变与高血糖的关联）。
• 分类与可解释性：输出五种疾病概率分布，GradCAM生成热力图高亮决策关键区域。 支持疾病类型：糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性、白内障、正常。

• 离线推理：通过TensorFlow Lite实现本地筛查，适配网络不佳地区，保护隐私（敏感数据本地处理）。
• 远程诊疗：高风险病例触发推送/SMS/邮件通知，生成PDF报告；用户可预约PMDC验证医生视频会诊，集成Stripe支付。
• 数据安全：HTTPS传输、AES-256加密存储、JWT/RBAC访问控制，符合医疗数据法规。

EyeGuard解决南亚地区眼科疾病负担重但医生稀缺的问题：

• 去中心化筛查：患者无需长途就医，初级卫生工作者可借助AI辅助筛查。
• 提高效率：预筛选高风险病例，优化医生诊疗流程。
• 减少可预防视力损失：帮助糖尿病患者等群体及时发现病变。

作为本科毕业设计，EyeGuard需进一步完善：

• 临床验证：需大规模真实环境测试系统性能。
• 监管审批：需获得医疗监管机构批准才能正式部署。
• 本地化：增加多语言支持适配不同地区。
• 扩展疾病覆盖：未来可支持更多眼科疾病检测。 该项目体现了AI技术在医疗资源匮乏地区的应用潜力，致力于让优质医疗服务触达更多人群。