【摘 要】
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目的研发基于移动终端的视力智能检查和管理系统，并评估其实际临床应用效果。方法采用诊断试验研究方法，纳入2020年3月—5月在中山大学中山眼科中心就诊的儿童和青少年50例100眼，年龄3~14岁，平均(8.16±4.58)岁。使用JAVA及xcode11框架研发适用于Android及IOS平台的基于移动终端的视力智能检查和管理系统，采用实时测距、语音识别、手势识别等智能技术实现视力检查过程中的实时交
【机 构】
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中山大学中山眼科中心 眼科学国家重点实验室，广州 510060,中山大学中山眼科中心 眼科学国家重点实验室，广州 510060,中山大学中山眼科中心 眼科学国家重点实验室，广州 510060,中山大学
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目的研发基于移动终端的视力智能检查和管理系统，并评估其实际临床应用效果。
方法采用诊断试验研究方法，纳入2020年3月—5月在中山大学中山眼科中心就诊的儿童和青少年50例100眼，年龄3~14岁，平均(8.16±4.58)岁。使用JAVA及xcode11框架研发适用于Android及IOS平台的基于移动终端的视力智能检查和管理系统，采用实时测距、语音识别、手势识别等智能技术实现视力检查过程中的实时交互。所有受试者均接受双眼裸眼传统E字表视力检查和基于移动终端智能视力检查，2种方法配合眼数差异比较采用χ2检验，2种方法测定的LogMAR视力结果差异比较和一致性分析分别采用Wilcoxon符号秩检验和Kappa检验。
结果成功研发适用于Android及IOS平台的基于移动终端的视力智能检查和管理系统，可检测的视力范围为0.1~1.5，视标大小和分辨率均达到视力检查表的国家标准，实现了3 m距离下准确的视力检查、智能交互、结果输出和自动建档功能。传统检查法和智能检查法测量配合眼数比例分别为99.0%(99/100)和98.0%(98/100)，二者比较差异无统计学意义(χ2＝0.338，P＝0.561)。传统检查法和智能检查法测定的LogMAR视力分别为0.3(0.2，0.5)和0.3(0.2，0.5)，二者比较差异无统计学意义(Z＝-1.602，P＝0.109)，2种检测方法测定LogMAR视力的一致性较好(Kappa系数＝0.885)。
结论基于移动终端的视力智能检查和管理系统测定视力具有较好的准确性和可行性，可有效满足用户随时随地自测视力的需求，并可同步建立视觉健康档案，实现对视力情况的长期跟踪，在个性化眼健康管理新模式的发展中具有很好的应用价值。
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