基于人工智能的眼部体检专家
把眼底、眼表与 OCT 检查，做成一套可落地的智能筛查平台。
睿视猫面向基层卫生机构、体检中心、视光中心和眼科门诊，覆盖图像质量检测、病灶分析、 DR 分级、青光眼辅助评估、报告生成与随访管理，让一次检查变成一条完整的眼健康路径。
一键获取多项眼底分析结果
面向基层筛查和体检场景
支持软件免费检测入口
为什么现在
筛查需求在增长，基层供给仍然稀缺。
患者多，覆盖难
中国眼病患者规模大，糖尿病和近视人群基数高，真实场景里最缺的是可规模化的早筛入口。
很多疾病只有早期可逆窗口
糖网、青光眼、白内障等疾病在早期与晚期的处理成本差异大，越早发现，越容易阻断损伤。
智能医疗装备和 AI 医疗正在放开
政策侧持续鼓励医学人工智能和基层筛查能力建设，适合把技术做成可部署的产品。
社会经济成本超过 5500 亿元
80% 眼病可通过早防早治获益
基层机构需要常见眼病筛查能力
产品能力
从检查入口到分析报告，一条链路打通。
用户只需传入眼底图片、眼表图像或 OCT 信息，即可得到病灶、分级、结构定位和报告结果。
眼底、眼表、OCT 多模态接入
支持裂隙灯、眼底照相机和 OCT 等多类型设备，统一进入辅助诊断链路。
质量检测、增强和疾病诊断并行
图像质量检测、病灶检测、视杯视盘分割、血管分析和 DR 分级可一起输出。
一键生成报告和可视化结果
把算法结果组织成门诊、筛查和随访都能直接使用的报告样式，便于医生复核。
平台对比
不是单点模型，而是面向全流程的眼健康平台。
核心技术
多个算法模块已经落到可展示的产品能力里。
从 I-SECRET 的图像增强，到 COROLLA 的多模态融合，再到 JOINED 的结构定位与分割， 平台把学术结果收束成了可交付功能。
算法一
I-SECRET 图像增强
面向图像质量不稳定场景，先提升输入质量，再增强下游检测和分级效果。
算法二
COROLLA 多模态融合
融合眼底图像与 OCT 信息，提升青光眼分级准确性，适配筛查和诊断场景。
算法三
JOINED 定位与分割
先做粗定位，再做细分割，把视杯视盘和黄斑中心的结果收束到同一条链路。
算法四
Uni4Eye 统一建模
用统一预训练处理不同眼科图像类型，减少重复训练成本，提高下游泛化能力。
应用场景
先从最容易落地的检查场景开始。
睿视猫已经覆盖眼表、眼底和筛查机构的多个实际应用场景，能直接服务体检中心、基层医院和配镜门店。
场景一
一分钟角膜上皮缺损检测
面向眼表检查，快速输出分级结果、量化结果和辅助诊断报告，适合门诊与筛查场景。
场景二
糖网筛查与视功能辅助判断
支持 DR 分级和相关风险提示，也能用于配镜、黄斑异常和视功能评估的交叉判断。
场景三
基层机构落地与覆盖复制
当前已经实现对广东 64 家市级和县级医院的覆盖，适合做区域试点和复制推广。
商业模式
自营、toG、toB 三条路径并行。
通过软件入口、体检机构合作和区域筛查服务，把平台变成一个能持续收费的医疗健康工具。
商业闭环
软件免费入口 + 高附加值解决方案 + 增值服务收费
围绕数据库、筛查人群、机构和随访，形成数据与服务闭环。
落地样板
以常州为样板，做区域复制
依托当地医疗器械与智能制造基础，先试点，再复制到基层机构和周边区域。
团队与背书
产品、技术、市场和学术支持已经就位。
团队来自香港理工大学 RAP 体系，配合临床专家与技术指导，保证产品推进、学术验证和产业落地同步进行。
核心团队
技术、市场、项目与运营协同推进
团队既能做算法，也能做产品、渠道和产业化路径设计，适合持续迭代。
专家支持
临床和学术指导完善
有院长、教授和研究员层面的支持，便于把算法和临床验证衔接起来。
