1、該項目通過構建基于耳內鏡的中外耳疾病診斷模型，對疾病進行分類分級診斷，輔助制定治療方案。模型的可塑性很強，有條件擴展至全部中外耳疾病，實現廣泛應用；

2、自主研發便攜式、實用的外耳道、鼓膜拍攝工具及APP，適用于基層醫院、社區及家庭，輔助內科、兒科醫師進行相關疾病的早期篩查與監測，具有很強的社會意義與經濟效益；

3、可為不同專業、年資醫生提供外中耳病變及特殊病例的教學指導，為培養耳鼻喉科人才提供便捷的工具；

4、建立以耳內鏡圖像為基礎的聽閾預測模型，更好的指導對疾病的進一步評估和治療，對于疾病的早期篩查和預警具有重要意義。

機器學習和神經網絡在醫療健康大數據分析與應用領域具有巨大的潛力，人工智能在醫療領域的廣泛運用，不僅提高了醫療的精準度，還在一定程度上節約了醫療研發成本。本項目充分結合了人工智能與臨床醫學影像技術，建立以耳內鏡圖像為基礎的聽閾預測模型，輔助疾病的早期篩查，通過構建基于耳內鏡的中外耳疾病診斷模型，對疾病進行分類分級診斷，輔助制定治療方案，同時自主研發了便攜式耳內鏡設備，廣泛適用于基層醫院、社區及家庭，輔助內科、兒科醫師進行相關疾病的早期篩查與監測。這有利于緩解當前中國社會臨床需求和醫生數量的棘手現狀，以科技賦能，讓優質醫療資源普及更多人，在實現“健康中國”戰略中發揮科技核心優勢，隨著全科醫學及基礎醫療的完善具有更加廣闊的市場前景。