前言

除了丧失生命，没有比丧失视力更可怕的事情！ 全世界范围内，视力损伤给眼病患者的生活质量带来严重的影响，更造成重大公共卫生和社会经济问题。 世界卫生组织公布的调查资料显示，2010年全球盲人总数已达3936.5万人，而视力损伤人数达到2.85亿人，其中中国更是占比高达26.5%。 而这些问题需要通过对当前医疗资源的拓展、诊疗水平的提升和更高效的眼病管理来进行改善。

随着信息获取、存储、传输、处理等技术的飞速发展，人类社会已进入信息时代。 而医学大数据及人工智能则成为快速拓展医疗资源并提升诊疗水平的重要手段。 眼睛作为易于获取影像数据的体表器官，它的疾病更是实现人工智能辅助诊断的突破口。 但眼病人工智能和大数据研究仍集中于影像诊断，许多体征、检查信息、病史及手术信息尚未得到有效利用。

目前全国商业化医院信息系统的提供商多达数百家，导致各医院在眼病数据结构和标准方面存在较大差异。 医院各自存储眼病临床信息资料，相互之间难以实现大数据沟通交流和合作研究，形成大量“信息孤岛”。 而眼科又存在门诊量巨大、以日间手术为主的学科特点，临床工作节奏较快，许多临床信息采集质量参差不齐。 这些信息本是更进一步完善眼科人工智能和大数据研发应用的重要拼图，但受限于当前全球范围内均缺乏统一标准的结构化眼科临床信息数据库，始终难以大规模实现这些珍贵信息资源的有效采集、整理和利用。

为了帮助提高临床信息资源采集质量，同时打破医疗机构之间存在的大数据壁垒，真正实现高质量、结构化临床信息资源的整合利用，助力新时代人工智能大数据眼科研究的发展，并最终实现眼病诊疗水平的提高，中山大学中山眼科中心联合多家兄弟医院、中国人工智能学会智慧医疗专业委员会、广东省标准化研究院及广州医学人工智能产学研用协同创新联盟调集各临床亚专科专家教授、骨干医生和数据库技术人才，共同编写了眼科标准数据集。 由于眼科疾病数量众多，各类症状、体征极为繁复，且除常见症状体征外，罕见的、特异性的症状与体征亦有重要的诊断意义及研究价值，理应囊括于数据集内，故本数据集内容难免错漏，我们会在将来依据实际应用情况和临床医生的反馈不断对发现错漏的内容进行修订、增补，并对冗余内容进行精简，使其逐渐完善。 同时，也欢迎各位读者对本数据集提出宝贵意见。 让我们共同为眼病诊疗的大数据人工智能时代而努力！