近些年，随着社会的持续关注和重视程度的加深，游戏的正向价值正在被不断发掘，这其中，围绕未保所展开的相关工作，得到了社会的广泛肯定。

而在正向价值的探索方面，腾讯始终走在行业前沿，并不断通过数字化技术，创新产品和连接能力寻找全新可能。在今年的腾讯游戏发布会上，腾讯旗下10余个社会功能与服务项目得以公布，包括青少年成长、社会公益、科普教育、医学研究等方向，光子探索实验室与中山眼科中心合作，基于视动的儿童眼疾筛查的游戏化应用设计项目《成长护航队·幼儿视筛系统》筛查软件也在其中。

8月16日，由腾讯游戏学堂举办的第六届腾讯游戏开发者大会（TGDC）正式召开，在会上的【游戏技术与幼儿视力筛查探索——光子探索实验室】圆桌环节，该项目幕后的多位核心研发和医学专家相聚在一起，共同探讨了这一项目背后的思考。

据悉，参与圆桌环节的大佬分别有腾讯互娱光子市场中心徐玥，腾讯互娱光子设计中心总监喻中华，腾讯互娱光子BST创想中心产品总监、筛查软件的研发策划负责人董亮，中山大学中山眼科中心教授李劲嵘教授，以及线上连线的清华大学深圳国际研究生院副教授、华弘智谷科技有限公司首席技术顾问李轶教授，大家从多个角度入手，对游戏与幼儿视力筛查所碰撞出的火花进行了深度剖析。

以下为圆桌会议分享实录

（游戏智库整理）

认识难点，找到解决问题的逻辑

徐玥：请李劲嵘教授为观众们介绍一下幼儿高发的眼疾有哪些，同时视力筛查的难点有哪些？

李劲嵘教授：幼儿高发的眼疾有两类，它跟所有的儿童疾病一样，是两类极端。

一类是非常常见，就像孩子的感冒、发烧、咳嗽。在眼科里面表现为屈光不正这一类，比如远视、散光、弱视、斜视。另外一类非常严重、非常罕见，比如遗传类眼病，是非常少见的遗传病。像一些先天性视网膜病、先天性白内障、先天性眼角膜病。

不管是常见类还是罕见类，早期的筛查都非常重要。大部分常见眼病通过早期的筛查，可以得到一个非常完整的诊治。罕见眼病通过早期的筛查，也可以尽早制定一些遗传病相关的干预和康复策略，或者手术干预策略。

这类问题的焦点集中在视力筛查上。目前的儿童视力筛查有四个难点，这是孩子先天的生理性特点决定的，他没有办法像成年人那样配合我们的检查，他的表达能力、理解能力仍然处于幼儿的阶段。

第一，非常难以配合。检查的时候，你做你的，他做他的，他不理你。

第二，儿童眼科是最难的一个学科，里面的检查专业性非常高，也非常依赖临床医生的经验。所以导致检查水平上难以保持一致。

第三，难以统一。没有办法建立一个标准，这个幼儿的视力提示什么问题，有没有其他眼睛的问题，没有统一标准。

第四，传统的设备高度依赖进口，国内难以形成引领的技术。

这次针对的视力筛查其中一个解决方案，它最大的突破点是什么呢？就是我们针对儿童眼病难以配合的现状，根据传统的医学算法，我们引入了互动沉浸式游戏的视力筛查方法，在不违背医学原理的情况下，将趣味性首次引入了儿童的视力筛查中，这是其一。

其二，我们应用了高精度的眼球运动跟踪技术，取代了传统需要儿童去应答、需要检查者去观察儿童反应的检查方法。我们用客观的联动技术，取代了传统视力筛查，这是这次视力筛查方案的两个突破点。

徐玥：我们发现这样一款视力筛查软件跟过往不一样，无论是功能目的还是技术应用，下面请董亮介绍一下，游戏化的策划，在这款软件的筛查里面，如何找到和筛查的结合点的？

董亮：如何找到游戏化和筛查的结合点？这是我接触这个项目在最前期，也是最困扰我的问题。最后我们和李劲嵘教授的团队，一起来梳理了三个目标，分别是产品目标、游戏目标和用户目标。

我们对产品目标做了一个细化，原本产品目标叫儿童视力筛查，我们细分成在医院，在专业的医疗设备上，在医生的指导和家长辅助下，我们来进行一场10分钟以内的儿童视力筛查。我们补充了很多细节的描述，这些对细节的描述，对于产品的后续设计会有很好的指导作用。

我们确定了游戏的目标。进入这样一款医学筛查产品，一定是解决问题，最终选择的解决的痛点是什么呢？就是小孩的配合度不高的问题。

小孩配合度不高，其实就是指他注意力不集中，因为他没有动机，对视力筛查不上心。我们解决这个问题，去定义它的用户目标，我们把这个小孩的医疗目标转化为游戏目标，小孩用眼睛追踪那个模糊的图标，这个事情他注意力集中不了，我们要给他提供一个动力。

基本这三个目标确定了，我就有信心这个游戏在医疗场景里能起到一个作用。

徐玥：用户目标确立的背后我们也一直遵循医学的规范，以及包括技术原型的应用，也想请线上的李轶教授来介绍一下这款视筛项目背后共同研发过程当中所应用到的技术原型。

李轶：其实从我们的角度来说，更多用到的还是基于人工智能算法背后的底层逻辑，我们首先考虑是用人工智能的算法来解决什么样的问题，它其实解决一个辅助医学治疗及诊断的问题，这就考虑到人工智能本身的算法在不同的行业里面都有用，无论是自动驾驶还是智能交通，还是智慧城市，大量场景都会用到人工智能的算法。

医学场景里面，我们考虑的就是首先结合人工智能的算法，它应该思考的是分类问题还是回归问题，跟团队充分交流以后，我们认为对于眼动筛查更多是分类问题。涉及到分类问题以后，我总结9个字的核心：第一步，就是需要获得大量标签来进行“打标签”。第二步，在打标签的过程中就需要“找特征”，最后“做训练”，打标签、找特征、做训练。

此番操作后，无论是用到卷积神经网络也好，还是全连接也好，尽可能从现有的样本标签的监督学习不断往半监督学习，最后走到迁移学习，能够覆盖更多不同的患者和不同类型的病状。在算法本身突破以后，最终要在硬件的边缘侧将算法植入，最终能够高速地运行起来解决实际问题。

总结归纳的话，还是更多要基于底层逻辑的人工智能算法去解决病理数据分析的问题。

徐玥：这款视筛软件的底层有AI算法的支持，在外显示层面也是第一次将光子所积累的交互技术和经验运用在其中。也想问一下喻中华，这是我们在医疗场景第一次投入应用交互能力，和过往做娱乐内容场景的交互有什么差异？

喻中华：说到差异，医疗场景更需要用数字化的产品和交互技术去提升使用效率，大家都知道医生和病人都需要快速得到一个准确的测量数据。在这次合作中，我们简化了交互流程，提升操作准确度，和团队一起，把一次视力筛查的检测流程从两小时缩短到了10分钟。

除了差异之外，我们还有很多的共同点，比如说大家都需要去转化一些新的人机交互技术来解决场景的问题。可以看到2017年的时候，光子设计团队在参与研发一款VR游戏的时候就尝试过使用视觉追踪（eye tracking），用视觉追踪来代替传统的手柄操作进行瞄准射击，这项技术的研究积累也正好应用到了本次的视力筛查的方案中。

徐玥：还有另外一个很大的差异点是目标用户，这次应用的目标用户是儿童，对他们进行交互设计当中遇到比较大的挑战是什么？以及有没有什么游戏能力应用到幼儿引导方面的经验可以分享？

喻中华：当我们拿到这个任务的时候，就前往中山眼科医院现场了解用户，看到医院里面许多小孩，他们做传统测量的时候，跑来跑去，不专注，这是我们最大的挑战。

要做设计，首先要了解这个用户的认知模型。所以在前期，我们调研发现儿童斜视的高发期是2-3岁，但这些年龄段的孩子他们普遍表达能力、文字识别、理解能力和操作能力，都是有限的。

于是我们找了大量的文献，后面发现了近代发展心理学家让·皮亚杰的认知发展理论中提到的一个很好的观点——“婴幼儿对周围世界的认知首先是从事物的形状特点出发的”，我们最后就采用了用轮廓分明的清晰大色块图形吸引小朋友的注意力，并使用眼球追踪技术（eye tracking）代替传统医生观察的行为来诊断，为诊断提供了非常客观的数据，正好也连接到了刚刚李轶教授提到的一些人工智能算法的后台数据。

找到医学严谨性和游戏化创意性的平衡

徐玥：第二个关键词，也是我们所有核心成员的共识，“平衡”，怎么去平衡这个项目当中医学的严谨性和游戏化的创意性？首先摆在第一位的是遵循的医学规范，这个板块想请李劲嵘教授简单介绍下。

李劲嵘：这本身是一个医学检测，所有的东西不管是科研层面还是将来在医疗应用层面，都必须要遵循医学的原则。

就像俄罗斯套娃，要一个一个套，里面最内核的东西——“医学原理”不能变。大家看到，所有的视标都是经过很长时间的医学论证，包括黑白光栅视标、背景的颜色，甚至在检测环境里面的亮度，以及在呈现时候的次数，怎么计算出视觉能力，这些都有一套医学原理的，这是存在很长时间的。

几十年前有了计算机技术推动以后，这些研究者开始引入计算机技术，把原来在卡片上画出来、印刷出来的视标呈现在计算机上，同时通过计算机的运算呈现视标，引入计算机方法会让检测的效率更高。

如果算法是第二层，引入游戏交互就是第三层，在医学检测里面一个好的互动交互会大大地提升检测效率，缩短检测的时间，在效率和时间都得到改善的同时，它的检测范围和检测效能就会得到提高。这个特点在儿童里面显得尤为重要，刚刚提到了，小孩的配合能力是有限的，如果能够通过游戏化沉浸式的交互界面去缩短检测时间、提高检测效能，对于临床的检测、治疗、诊断就会有非常大的意义。

徐玥：整个研发过程里面大概也把研发的步骤，包括筛查的步骤，拆成了一个个必须遵循的医学环节，从游戏化的角度我们要怎么用更有趣味，也更容易让孩子接受的游戏化手段去把它们串联起来呢？

董亮：串联是第二步，第一步先梳理筛查流程，为什么要做这个事情？它是非常严谨的，要知道这个流程里面哪些是可以动的，哪些是不能动的。

所以我们把游戏可以做的事情就分成了三类：第一类是医疗原理最核心的地方，也就是刚刚那个视标、出题、小孩答题的交互，这是医疗效果的根本保证。

第二类，我会把它定义为医疗的辅助流程，这个流程一定要存在，比如说视线回正，小孩每次答完题，他的视线焦点一定要回到屏幕中间。但是，如何让小孩的眼睛回到屏幕中间，这个要求在医学上就没有了。在这里我们想做得稍微多一点，可以用更多的视觉、听觉手段来吸引小孩完成这个目标。

第三类，这是整个筛查过程中新加入的，在筛查最开始会加入一个动画片，这个动画片起什么作用呢？是给小孩讲一个英雄拯救的故事，来告诉他，你用眼睛去寻找那个模糊的图标其实就是寻找被埋在沙子里面的小海龟，你要把它们找出来，去拯救它们。这是借鉴了现在儿童动画片一个比较标准的方式，英雄遇到问题，解决问题，最后加一个happy ending。在动画片就能很好解决小孩眼球追踪视标的行为动机问题，在动画片里面也同时进行了一次新手引导，告诉小孩怎么样执行这个操作。

徐玥：大概也能够感受到这个过程里面是对功能、目的、步骤和趣味故事相融合的过程。这个故事里面有一个比较特别的设计融入到当中，就是量子人家族，设计团队也对这个人设的元素融入有自己一定的思考，接下来可以给大家介绍一下它是如何诞生的。

喻中华：刚刚李劲嵘教授有提到，这是一个套娃，基本的医学原理是不能动的。我们想说用一个什么样的方式套，后面我们提出用一部动画片的形式来包装整个医疗过程，开始想一些狮子、猫头鹰、青蛙、猫咪等。

后面我们又觉得对儿童这方面的了解不够，又咨询了腾讯视频少儿IP运营中心的专家，并且我们也去邀请了非常多同事的小孩，做了很多的调研。

最后发现小孩他们都喜欢有一种特性的角色，就是有探索能力的角色，而我们光子的吉祥物“小量子”它的特性正好跟这个探索非常吻合，于是我们就觉得不如直接从“小量子”出发，打造一个“量子人家族”，陪伴孩子一起成长。这也是光子本身希望做到的，对小朋友们的更多的关爱。

徐玥：这款软件大概经历3个多月的研发，目前也初步投入了一定的应用，目前我们的数据是至少500位孩子在这款软件的筛查和检测过程中接受了一定的治疗，过程当中我们发现已经沉淀了收集到了一些用户数据。也想请问李轶教授，在运用算法这个过程当中怎么样来实现软件收集到的这些测试数据去做一些科学分析和诊断？

李轶：我先给大家举一个例子，本身这个项目是跟医学相关的，左边这台机器是解决医院里在显微镜下各种类型的切片，以前是通过人工不断寻找各个切片在显微镜下的病理，通过这样一台机器就变成高速自动化的设备，能够自动寻找每一个切片里面的各种病理问题，就大大地解放了医生的人力和人工的问题。

右边这张PPT展示的是在病理情况下的一张图，这张图如何通过算法去判断病理，是需要结合医者的专业知识，并且通过这些专业知识数字化数学建模以后，植入到设备里面进行自动的病理寻找。

说回到本身眼筛这个项目，下一张PPT里的曲线，从源头上来说，首先我们需要解决的是如何获取这些数据，我们用到的技术就是通过虹膜的传感去跟踪小朋友通过游戏过程中不同的眼球游动或移动的路径，这些路径通过算法把它变成了大量的数据以后，描绘成一条曲线。

理想的曲线是良性的，左边是没有任何异常的，如果说眼睛出现了一些问题，曲线会变得相对异常，不会把每个点落在正常的这条抛物线上，我们会通过各类的算法对异常曲线进行不同的分类，经过分类再通过打标签的样本识别进行进一步的细化和筛选、定位，再结合医者的经验和专业知识，最终判定眼睛或眼球发生了什么样的病理问题。

因此，我们可以看到，本身算法里面更多就是通过对比或统计来更多地评判最佳良性的眼睛曲线有什么样的差异性，最终给出专业的判断。

徐玥：其实在算法数据的背后也更关心实际临床过程当中小朋友们的反馈怎么样，想来听听李劲嵘教授的反馈。

李劲嵘：在整个检测过程中，我们发现沉浸式的交互技术，以及不用孩子过度配合的检测方法的介入，使整个检测的依从性（配合度）提高了，以前孩子进去检测就是“鸡飞狗跳”，小孩往外跑，家长往里面拽。引入沉浸式交互检测以后，就有一个现象，孩子不愿意走了，因为他感觉以前去医院要打针，现在发现来医院还可以玩游戏。

最后反映在医学数据上就是，检测的稳定性比以前好很多，有些小孩可能连续检测几次，检测结果的稳定度非常好。还有一点，因为稳定度好以后，它反映的临床信息更多了，与基本信息、病程、疾病的严重程度等的相关性，我们从统计学上分析发现非常好的相关性。

深度发掘医疗游戏的价值

徐玥：特别有意思的一个游戏化应用的现象，其实我们这款产品研发的初衷也是和光子品牌所契合，希望能够把游戏沉淀下来的研发技术进行产学共研，进行数字文创，包括游戏技术的正向应用，去推广或拓展游戏更多技术应用的边界和正向价值。

在拓展的过程里面，我们也会接下来面临下一个问题，跨界和融合的磨合和合作的模式，想听听光子内部的两个研发专家在这次合作过程里面你们有感受到打破了过去什么样的知识体系和工作模式吗？

喻中华：说到跨界，游戏只是一个承载形式，有非常强的跨界能力，比如说今天介绍这样一个案例，跨界到医疗机构。我们做过非常多的跨界，但跟专业的医疗机构合作真的是第一次。最大的难点在于我们怎么理解这些医学原理，如何快速地把这些原理通过创新的交互方式触达到小朋友。所以我们就疯狂地去补习医学相关的知识，并且与研读儿童认知相关的文献，组织了内部的学习和分享，也邀请了中山眼科的专家给我们补课，到眼科中心实地参访等等，中山眼科给我们带来了非常专业、非常权威的研究成果。

董亮：我分享两点感触或合作过程中的情绪。

第一个情绪是恐惧，恐惧来自于未知，特别来自于你知道你自己不知道，因为医疗的东西你之前是不懂的，就会导致我在整个设计过程当中哪怕动一个像素我都非常的如履薄冰，要向教授团队去请教这样能不能改，你做任何事情都非常恐惧，生怕自己一个无心的改动就影响到医疗效果。幸好教授这边不仅医疗知识很专业，也有很好的产品思维和用户思维，我们通过大量的沟通还是解决了这个问题。

第二个情绪叫做无奈，为什么叫无奈呢？做这个游戏和我之前做游戏有很大不同，以前做游戏核心玩法要想怎么好玩、怎么吸引用户，再考虑怎么加周边的东西。这次面对的问题，是核心玩法就是很无聊，但是偏偏还不能够改它，在过程当中你想做什么事情好像都不太能够做，等于空有一身力气没有地方释放。幸好最后我们找到了类似于动画片的导入方式。

徐玥：要在严肃和好玩之间找到最优先的那一点。想请问两位教授，这次也是很新奇的和游戏团队合作，你们认为这次合作过程中有什么有感触或者值得复用的合作模式吗？

李劲嵘：我们说突破、打破可能是有点夸张了。刚才董亮说的严肃是基础，可以在严肃的基础上活泼，但是不能为了活泼把严肃捣烂掉，就麻烦了。

数字化医疗（Digital health）它有好几个层面，比如你用一个APP去监控血糖血压，这也属于Digital health，用软件监控医院注药、打点滴，这属于Digital health。但是这几年Digital health里面有一个很大的方向，就是用游戏来做药物，在游戏做成一个药物的时候就是一个数字化的药物，这个现在在美国已经属于FDA处方范围，就是一个prescription，需要医生许可以后才能给病人使用，是一个严格的处方。

所有东西是基于疾病的原理，当疾病治疗的时候，它需要跟病人进行互动，尤其是通过视觉作为一个通路，这个时候我们的游戏就可以作为一个工具。比方说，在眼科里面用来治疗弱视、斜视，用来防控近视，只要呈现的这些视标、内容是对的，再用游戏去修饰，且游戏内容经过医学把关，是可以规避掉游戏危害，把医学的元素呈现得非常好。

这次跨界合作，是跨出去了，但还是站在医学的原地。我们把一只脚跨出去，即跟算法团队、游戏团队进行交叉与绑定，这种跨界我想是一种的合作模式。后面这种合作模式就像套娃一样，我们还是回到基本的医学原理，这些医学原理我们在人工智能及计算机视觉上能做什么？我们在实现了一个基本的范式或模型以后，怎么用游戏化的东西包装它。这个在眼科只走出了一小步，我们在整个的全生命周期里面，医患之间或机器和患者之间等需要互动的场景，我们都可以引入游戏化的界面。

大家在这种交叉合作以后，双方还是回到自己的本行里面，医疗做医疗，算法做算法，界面做界面，到最后成型的东西要回到医疗场景里验证，结果可不可以，跟临床的实际情况符不符合，对诊断、治疗的帮助大不大，这些研究的结果，符不符合现代的循证医学，真实世界的研究，这些数据出来以后，能不能验证这个方法确实可行有效。我想这是我对这次工作模式的体会。

徐玥：谢谢李教授，也想请问一下线上的李轶教授对这次合作有什么样的感想吗？

李轶：从我个人的角度感受来说，首先这是我接触到非常有趣的项目，在这个项目里面很讲究跨界的融合。在跨界合作过程中，从我们的个人总结来说，就是要找准自身以及团队的定位，让专业的人做专业的事情，不能外行领导内行。

从我们做算法来说，我们获取了大量的数据，这些数据背后的含义是什么，模型建立完之后每个系数背后逻辑和真实的含义，都需要通过专业的知识和建议，才能够去解读这些领域，我们不能够自己凭空去想象这些东西它是怎样的。所以我觉得专业的人做专业的事，在每一个自己的定位合理的情况下，做好协同分工，这是我最大的感触。

徐玥：其实前面我们聊了这么多，包括李劲嵘教授也介绍到在国外全球范围内游戏应用到医疗领域也不乏更前沿的案例，请问董亮，在这次研发过程中你也借鉴和学习不少知名的功能游戏案例，这里可以给大家做一些分享吗？

董亮：谈到医疗游戏，我先说一款EndeavorRX，这款游戏是治疗注意缺陷多动症患者的功能游戏，它的核心玩法是赛车。

为什么说这款游戏？第一，让我们看到了医疗游戏的曙光，它在2020年6月份通过美国FDA的审批，是一个非常里程碑的产品。

第二，它也告诉我们医疗游戏研发有多么困难。我了解到背后这款游戏的医学原理在2013年的时候就发表了论文，和企业马上签订了合同、建立合作，并且推出了demo，结果2020年才通过审批，中间经历了7年的临床研究和研发调整，因为这个游戏涉及到医疗，势必导致整个研发周期和困难是很大的。

国内也有，我所知道有一款叫《快乐视界星球》的项目，它是针对儿童弱视治疗的，核心玩法是弹幕射击。从游戏角度来看，跟刚刚的赛车游戏就会很像。也是在用户能力最不足的地方，对他提出游戏的挑战，通过游戏把控难度，循序渐进地引导他不断进行挑战和训练，从而达到改善的目的。

这款游戏应该是在2021年拿到了中国NMPA（二类医疗器械资格认证）的资格认证，算是国产医疗游戏的里程碑。我所知道，它应该近期会上市，我非常期待它的商业成绩，对于医疗游戏来说，只有当用户愿意为你的医疗效果付费的时候，才能真正证明你的医疗价值，只有用户愿意为你花钱的时候，医疗游戏才有可能持续发展，而不仅仅是用爱发电。

刚刚教授也提到了，数字医疗行业正在高速发展，只要数字医疗行业在高速发展，游戏在这个领域的价值就一定会得到体现，因为一旦用了数字医疗，医疗就一定遇到一些难以坚持的事情，游戏带来的趣味性、目标感在里面一定是可以发挥一些作用的。

徐玥：我们也期待未来能够有更多的一些问题能够通过这样的合作方式和模式得到应用和解决。也想请问李轶教授，觉得在未来在一些医疗问题的解决过程当中，大数据算法还能发挥什么样的作用吗？

李轶：我觉得大数据未来在医疗行业的潜力是非常巨大。首先它第一点核心的价值，就是它能够大量地释放劳动力，替代人工。这样无论是看病还是康复还是诸多方面的效率会大大提升，这个价值是非常巨大的，而且是显而易见的。

第二个数据发挥的价值，本身这些算法、这些模型在不断地自我迭代，提高检测的精度和提高整个诊断医疗的精度。

第三个价值，它能够建立一整套数字化的闭环档案，这个数字化闭环档案有点类似于区块链的意思，是非常透明开放。无论是医者还是患者，都能够非常公平地看待建立的一整套的数字化档案，是没有任何做假的行为在里面。我觉得这三大价值，都是数据本身带来的一个巨大的价值。

徐玥：同样展望未来的时候，我们也想看看李劲嵘教授认为，在未来眼科学领域，还有哪些医学课题可以跟游戏技术继续结合去探索的。

李劲嵘：游戏只是一个手段，我们用来跟患者或者大众互动的一个工具。眼科的检测和治疗里分两类，一类是客观类。意思是它不需要患者做任何的配合，比如拍个眼底照、做个超声波，不需要病人去配合，只要坐在那里或躺在那里，完成这个检查就可以。

另外一类是主观类，需要知道他看不看得见、看不看得清，需要去训练他看不看得见、看不看得清。这些在整个眼科里面，可以是覆盖整个的生命周期的。从刚出生的婴幼儿到学龄期的青少年，到已经步入社会进行工作的成年人，再到我们的老年病、慢病检测和眼病的视力康复等等，涵盖了从弱视、斜视、近视、老花、眼病的慢病康复及慢病管理等等，其实整个的生命周期。这些如果我们去深度挖掘，基于医学原理去进行算法的开发以后，再结合这种游戏化互动技术，将来是有非常多的事可以做的。

徐玥：看到这么多的结合方向和问题清单，喻中华有没有觉得压力很大？其实也想问问看，未来游戏交互的技术，有没有一些帮助解决这些问题的方向呢？

喻中华：我们通过这次和中山眼科的合作，了解了很多眼科疾病的诊断过程。随着交互技术的进步，未来可能针对视力检查、眼位检查、眼球运动检查和眼球震颤等等，都可以结合眼球追踪和人工智能的一体化解决方案。针对这些侦查之后的康复训练，可能也可以去做一些交互的视觉刺激等等方式，来帮助这些康复患者能够在一个沉浸式的快乐的过程中进行康复。

未来随着VR技术的发展，头显设备也可以更好地去解决这些问题。比如一些弱视患者、斜视等等，都可以通过头显设备加上的eye tracking技术进行更好地训练。我们看到有一种立体视觉能力比较弱的患者，我们觉得通过VR结合Leap Motion这样一个手势识别，让他能够感觉到自己离这个物体有多远，去做这样的视觉刺激和康复训练。我们甚至想到过两只手去抓捕蝴蝶的交互形式，去做这样的康复训练，锻炼他们的立体视觉能力。总体来说，未来的合作空间还真的非常广阔！

徐玥：经过今天这样一场比较完整的分享，我们也想跟大家汇报一下，目前合作的这款幼儿视力筛查软件，除了眼下在中山眼科的医院和检测之外，也计划在未来全国各地更多的地方，尤其是偏远地区，在卫生机构、儿保科得到更多的应用和社会问题的解决。同时也向李教授和董亮分享的一样，未来会继续探索游戏技术和眼科眼疾的筛查和治疗过程里面，有没有更多的合作的空间和发挥更多的价值。