干眼症（Dry Eye Disease, DED）是最常见眼病之一，几乎每5个人之中就至少有一个干眼症患者，其发病率极高，病因复杂，容易反复，患病者十分痛苦，且严重影响人民正常生活。源于泪膜动态平衡的丧失，会导致眼睛刺激、畏光、泪膜不稳定和视力障碍等多种不适症状，并可能通过刺激眼表而对角膜造成持久的损害，可分为泪液缺乏型干眼症、泪液动力学异常型干眼症、黏蛋白异常型干眼症、脂质异常型干眼症和混合型干眼症五类。《干眼临床诊疗专家共识》和多项国内外研究表明，根据诊断标准和研究人群不同，患病率为5%到50%之间，该病症也是眼科医生平日诊断病人中最为多的眼病，同时也是最常见的由于诊断和治疗不及时而引起的眼科疾病。我国5到89岁人群的干眼症发病率高达31%（约3.71亿人），预计到2030年，受DED影响的患者数量将增加40%。这种情况可能会很痛苦，然而，由于人群对于干眼症认识不清晰，防范意识不强，用眼习惯不规范，更长的屏幕时间和更普遍的隐形眼镜使用，慢性疾病（如糖尿病）的增加、空气污染物等，也会导致DED的发病率在未来几年可能在所有年龄组中增加。不仅如此，根据《中国角膜屈光手术围手术期干眼诊治专家共识（2021）》，屈光手术随着全球近视人口的不断增加也不断普遍（据估计，2025年全球近视眼人数到2050年将占全球总人口近半数），干眼症作为屈光手术最常见的伴发症，对于其术前、术中、术后检测、预后与治疗等临床问题，解决迫在眉睫，而对于资源紧缺的眼科医生，他们不仅仅要制定屈光手术方案，还要防止病人发生以干眼症为主的各种并发症，压力也非常大。同时，干眼症对生活质量造成的影响，很可能因工作生产率下降而造成重大的直接和间接公共卫生成本以及个人经济负担。因此，干眼症的早筛、预后，以及及时正确的治疗，对于缓轻病人的痛苦、提高生存质量、与保证社会经济稳定和发展，具有重要意义。 本项目基于联邦学习和人工智能诊断技术，在保证数据隐私性和安全性基础上，首次我国（包括港澳台地区）多地域、多人群和多诊疗方式的干眼症进行智能早筛和预后相关关键技术和理论研究进行创新性探索，其研究成果——“智能干眼症辅助诊疗系统及平台”对我国包括港澳台地区的干眼症预防具有重大作用。