基于机器学习的人工智能技术在眼科中的应用进展

随着现代人工智能(artificial intelligence,AI)技术的高速发展,其在不同领域的实践和应用已逐渐开展,医学领域也不例外,基于机器学习的人工智能技术在眼科中的应用便是其中之一。许多眼部疾病的诊断很大程度上依赖于眼科辅助检查结果,而大部分眼科辅助检查都以影像学检查为主。眼部图像精细、复杂、信息量大,诊断结果常受限于医生的知识水平与临床经验,主观性较强,耗时耗力。通过与计算机相结合的机器学习的人工智能技术在眼科中的应用,极大地提高了临床工作中眼科疾病的诊断效率,减轻了眼科医生的负担。本文旨在综合国内外学者在眼科领域开展人工智能技术的基础上,系统地展示基于机器学习的人工智能技术在眼科常见病中的应用进展、实际存在问题及对未来的展望。     

眼科人工智能在远程医疗中的应用

当下,我国眼科的发展存在失衡现象,大城市与农村及偏远地区在眼科相关诊疗设施水平、诊疗技术等方面存在巨大差异,仍需探寻新的智能诊疗模式以解决失衡问题。由于眼球是唯一可以直接观察人体血管和神经的器官,眼部可反映其他脏器的健康状态,部分眼科检查的医学图像可对眼部疾病做出诊断等特点,眼科开展人工智能(artificial intelligence,AI)具有独到的优势。此外,人工智能可在一定程度上提高跨时间空间传递信息的精准度及效率。人工智能在眼科及远程信息传递的优势为解决眼科发展失衡状况提供了助力。本文从眼科人工智能在眼科远程医疗相关应用的角度,主要分析并总结当下我国人工智能在眼科相关疾病远程医疗中的发展程度、所具优势以及存在问题,并讨论眼科人工智能在远程医疗的应用展望。     

中国智能眼科发展和研究现状之我见

本文分析了中国智能眼科领域的现状、技术发展、学术交流平台、政策支持以及未来的挑战和解决方案。在技术方面，中国智能眼科在糖尿病视网膜病变、眼底图像分析等多个领域取得了显著进展，包括医学人工智能产品的质量评价、临床研究方法、技术评价和产业规范等方面。研究人员通过制定一系列临床应用指南和标准，不断提升智能眼科技术的安全性和规范水平。学术交流平台的建设为多领域专业人士提供了广泛合作的机会，同时各类学术期刊也为智能眼科研究提供了发表平台。在公共政策方面，中国政府通过一系列文件和法规为智能眼科的发展创造积极的政策环境的同时，也提供了法律依据和管理框架。然而，技术创新、数据隐私与安全、法规滞后、人才短缺等问题仍然是未来发展的挑战。为了应对这些问题，未来需要加强技术研发、法规制度建设、人才培养，并提高患者对新技术的认知和接受度。通过全面解决这些挑战，中国智能眼科有望在全球范围内更进一步引领该行业的发展，为眼科医疗领域带来更多创新和便利。     

人工智能在眼科领域不同年龄段人群中的研究进展

以机器学习和深度学习为基础的人工智能在最近几年引发了全球范围内的极大关注.在儿童眼科方面,人工智能已涉及早产儿视网膜病变、近视防控、小儿斜视和屈光不正等方面的自动检测应用;在成人眼科方面,AI被更多的用于糖尿病视网膜病变、青光眼、白内障以及眼前节异常的诊疗中.本文系统综述了人工智能在眼科领域儿童和成人两个不同年龄段人群...     

人工智能在眼前段疾病的应用

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展,基于深度学习(deep learning,DL)和机器学习的AI技术在医学领域上的应用受到了广泛的关注。AI在眼科的应用也逐渐向更全面更深入的层次发展,通过角膜断层扫描、光学相干断层扫描、裂隙灯图像等技术,AI在对角膜病变、结膜病变、白内障、青光眼等眼部疾病的诊断和治疗方面都表现出了良好的性能。然而AI在眼科的应用方面也存在一些诸如结果可解释性的欠缺、数据集标准化的缺乏、数据集质量的不齐、模型适用性的不足和伦理问题等挑战。在5G和远程医疗飞速发展的时代,眼科AI同时也有许多新的机遇。本文综述了AI在前段眼科疾病中的应用、临床实施的潜在挑战和前景,为AI在眼科领域的进一步发展提供参考信息。     

眼科麻醉的现状分析与发展思路

目的：通过分析本单位和国内眼科麻醉发展的概况及其目前存在问题,探讨未来眼科麻醉在技术、药物与监测等方面的发展思路.方法：回顾早期及目前眼科麻醉应用技术和药物、并以调查方式分析局麻患者主要存在的问题.结果：眼科麻醉已取得了一定的进展,但麻醉技术、药物与监测等仍存在不足,大部分局麻手术患者可有不同程度的紧张焦虑及不适.结论：通过列举国内外文献资料方法探讨眼科麻醉发展的思路,指出应在传统麻醉的基础上不断完善现有的技术,并解决非全麻患者对安全、舒适的镇静镇痛的需求,形成现代眼科麻醉的规范化方法,建立专科麻醉分支.     

眼科人工智能临床研究评价指南(2023)

人工智能(AI)技术在医学领域的应用是当前的热点。眼科作为医学领域中的AI应用前沿专业之一,运用机器学习技术应用于诊断、干预和预测眼科疾病方面取得了显著的成果。基于眼科AI临床研究的需求,为契合眼科AI临床诊疗发展的实际情况,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和智能医学专业委员会组织专家结合近年来国内外AI临床研究的评价报告,经过多轮讨论和修改,形成了针对眼科AI临床研究的评价指南。该指南包括了眼科AI临床研究评价指南制定的背景和方法、AI临床研究评价的国际指南介绍、眼科AI临床研究评价方法等内容,详细介绍了眼科AI临床研究通用评价方法、眼科AI临床研究模型评价方法、常用眼科AI临床研究模型评价指标和计算公式,并详细阐述了眼科AI临床试验评价方法。该指南的制定旨在为眼科AI临床研究人员提供指导和规范,并推动眼科AI临床研究的评价向着规范化和标准化方向发展,进一步提高眼科AI临床研究评价的整体水平。     

人工智能在眼病筛查和诊断中的研究进展

近年来随着人口老龄化的发展、人群用眼方式的改变，现有的眼科医疗资源正越来越难以满足日渐增长的医疗需求，亟需新型的诊疗模式予以补足。眼科人工智能作为眼科领域的新兴元素，在眼病的筛查诊断中发展迅速，主要表现为“眼部图像数据+人工智能”的模式。近年来，随着该模式在白内障、青光眼、糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy，DR)等常见病中研究的深入，相关技术日渐成熟，表现出了较大的应用优势与应用前景，部分技术甚至成功转化并被逐渐应用于临床。眼科诊疗向智慧医学模式的过渡，有望缓解日益增长的医疗需求与紧缺的医疗资源之间的矛盾，从而提高整体的医疗服务水平。     

人工智能在眼科领域的应用进展

随着经济全球化的不断发展,人工智能与医疗决策的关系越来越密切,在眼科领域也展现出独特的优势。目前人工智能更多地被用于视网膜疾病(糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、视网膜静脉阻塞、早产儿视网膜病变)及眼前节疾病(白内障、青光眼、眼前段异常)的诊疗。本文旨在综述人工智能在眼科领域的应用进展,并指出人工智能面临的潜在挑战及对应用前景的展望,为人工智能在眼科领域的进一步发展提供参考信息。     

人工智能在眼部疾病中的应用及其挑战

随着人工智能技术的发展和普及,医学领域也出现了越来越多人工智能(AI)的身影。人工神经网络等新技术与临床的结合正成为研究热点,其中卷积神经网络(CNN)的深度学习算法在图像识别领域取得了巨大的成就,逐渐被用于糖尿病视网膜病变(DR)、年龄相关性黄斑变性(ARMD)、早产儿视网膜病变(ROP)、青光眼和白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查中。目前针对不同眼科疾病,世界范围已有多个公开数据库,包括了眼底彩照、光学相干断层扫描(OCT)等多种图像资料,为眼科领域深度学习算法的训练和构建奠定了基础。同时算法本身也在不断优化,使相关AI产品的构建朝着更简便高效的方向发展,同时其临床运用也面临医学伦理和准入标准的问题。总之,深度学习算法的使用为几种常见眼科疾病的筛查诊断带来了巨大的改变也带来挑战,目前尚未大规模的投入临床应用中。本文针对人工智能在眼部疾病中的应用进展做综述,旨在总结这一领域的研究现状和现存问题,并提出对未来的展望。     

人工智能在白内障诊疗中的应用进展

人工智能(artificial intelligence,AI)在眼科领域的应用不断深入、拓展,目前在糖尿病性视网膜病变、白内障、青光眼以及早产儿视网膜病变在内的多种常见眼病的诊疗中逐渐成为研究热点.AI使医疗资源短缺、诊断标准缺乏、诊疗技术水平低下的现状得到改善,为白内障的诊疗开辟了一条"新赛道".本文旨在综述AI在...     

人工智能在糖尿病视网膜病变领域的研究进展

糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病的诸多并发症之一，是全球中老年人群的几大致盲原因之一，早发现、早治疗可有效降低致盲率。近些年来，人工智能(AI)在眼科的应用范围不断扩大，其在DR筛查与诊断领域的研究已经成为一个新的热点。本文旨在总结近些年来AI在DR筛查与诊断领域的研究进展，并提出问题以及对未来进行展望，为AI在该领域的进一步应用及推广提供更多信息。     

Guidelines on clinical research evaluation of artificial intelligence in ophthalmology (2023)

With the upsurge of artificial intelligence (AI) technology in the medical field, its application in ophthalmology has become a cutting-edge research field. Notably, machine learning techniques have shown remarkable achievements in diagnosing, intervening, and predicting ophthalmic diseases. To meet the requirements of clinical research and fit the actual progress of clinical diagnosis and treatment of ophthalmic AI, the Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch and the Intelligent Medicine Committee of Chinese Medicine Education Association organized experts to integrate recent evaluation reports of clinical AI research at home and abroad and formed a guideline on clinical research evaluation of AI in ophthalmology after several rounds of discussion and modification. The main content includes the background and method of developing this guideline, an introduction to international guidelines on the clinical research evaluation of AI, and the evaluation methods of clinical ophthalmic AI models. This guideline introduces general evaluation methods of clinical ophthalmic AI research, evaluation methods of clinical ophthalmic AI models, and commonly-used indices and formulae for clinical ophthalmic AI model evaluation in detail, and amply elaborates the evaluation methods of clinical ophthalmic AI trials. This guideline aims to provide guidance and norms for clinical researchers of ophthalmic AI, promote the development of regularization and standardization, and further improve the overall level of clinical ophthalmic AI research evaluations.     

人工智能在干眼临床诊断中的应用专家共识（2023）

干眼作为一种常见的眼科疾病，患病率高，涉及人群广。随着人工智能(AI)计算机图像技术的兴起、算法模型的改进和医学大数据的海量增长，技术，包括以深度学习(DL)为热门技术的机器学习(ML)技术在医疗领域获得了广泛的应用。AI系统具有先进的问题求解能力和稳定的可重复性，因此，医学领域使用此类技术可以帮助临床医生作出更加客观的诊断。AI在医学上应用取得的成功主要是基于ML这一分支领域的广泛应用，ML技术主要被用来分析患者数据和医学图像中的关键特征，以辅助疾病诊断、严重程度分级和预后判断。AI在眼科学领域的应用已取得显著进展。本文就AI、ML和DL在干眼诊断中的临床应用形成共识，为AI在干眼中的进一步研究和应用提供参考。     

人工智能技术在视网膜母细胞瘤中的应用现状

视网膜母细胞瘤是一种常见于儿童的眼部恶性肿瘤,是威胁儿童视力和生命的主要原因之一。视网膜母细胞瘤的诊断和评估一直是临床的热点问题。在过去的几年,人工智能(AI)技术的应用在医学领域取得了显著进展,为视网膜母细胞瘤的诊断和治疗提供了新的机会和挑战,如利用AI算法分析海量临床数据,可以帮助医生更准确地诊断疾病,提供个性化的治疗方案。此外,AI技术还在医学图像分析、基因组学研究等多方面发挥重要作用,可以助力新药开发、改善患者预后。本文结合近年研究情况,综述AI在视网膜母细胞瘤中的应用进展。     

人工智能在眼前段疾病诊治中的应用

近年来,人工智能(AI)的蓬勃发展促进了其在医疗保健领域的推广与应用,同时也促进了医疗保健技术的革新与进步,尤其是在图像识别领域发挥出了无可替代的作用。眼科疾病的诊断十分依赖图像识别,AI在眼前段疾病的诊治方面取得了令人瞩目的成果,如感染性角膜炎的分类、圆锥角膜的筛查、晶状体混浊程度的分级、白内障手术视频的自动分期、白内障术后屈光状态的预测、闭角型青光眼的诊断等。AI有望帮助解决目前临床存在的诸多难题,实现对疾病的早期诊治,但也存在着黑箱过程难以解释、缺少公共数据集、算法过于复杂等问题。本文概述了AI在眼前段疾病中的应用现状,分析目前存在的不足以及未来的发展前景。     

Artificial intelligence-aided diagnosis and treatment in the field of optometry

With the rapid development of computer technology, the application of artificial intelligence (AI) to ophthalmology has gained prominence in modern medicine. As modern optometry is closely related to ophthalmology, AI research on optometry has also increased. This review summarizes current AI research and technologies used for diagnosis in optometry, related to myopia, strabismus, amblyopia, optical glasses, contact lenses, and other aspects. The aim is to identify mature AI models that are suitable for research on optometry and potential algorithms that may be used in future clinical practice.