目的:完成白内障计算机智能分级系统的建立;探讨白内障的皮质性及核性混浊与年龄、性别、高度近视、糖尿病等相关影响因素之间的关联。方法:选取四川省人民医院2016年1月-2016年8月的白内障(年龄>50岁)患者938只眼,应用裂隙灯前节照相系统采集图片后,用LOCSIII分级标准进行晶体混浊分级。图像经过特征提取等处理,将分级结果及相应图像特征对应后输入计算机进行学习,建立一个白内障的智能分级诊断系统。采用以医院为基础的病例回顾性研究,对白内障图片分级后得到的数据进行统计分析,采用秩和检验及多因素回归分析寻找皮质性白内障及核性白内障与年龄、性别、高度近视、糖尿病之间的关联。结果:目前我们初步完成了核性、皮质性白内障混浊分级系统建立的大部分工作,N3和N4的预测结果最好,仅存在少量异常值;核性白内障分级误差分析显示分级正确的比例为69.7%,误差不超过±1级的比例为96.7%。C1预测结果最好,仅存在少量异常值;皮质性白内障分级误差分析显示分级正确的比例为48%,误差不超过±1级的比例为76.6%。临床研究表明高度近视眼相对于非高度近视眼的皮质性混浊等级更低(P<0.001),而核性混浊等级更高(P=0.001)。年龄的增加(P<0.001)及患糖尿病者(P=0.003)使核性混浊等级更高。男性相对于女性的皮质性混浊(P<0.001)及核性混浊(P=0.024)等级均更高。结论:白内障智能诊断系统降低了白内障的筛查门槛,使白内障的整体预防水平得到提升,但目前诊断具有片面性,其准确率有待提高,人工智能与医生结合诊疗方式是未来医疗发展方向。年龄、糖尿病、高度近视、男性是核性白内障的重要影响因素,近视防控、控制血糖均可能延缓核性白内障的发展。男性较女性患者白内障发展进程可能更快。