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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。 相似文献
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目的:评估白内障人工智能辅助诊断系统在社区筛查中的应用效果。方法:采用前瞻性观察性研究方法对白内障人工辅助诊断系统的应用效果进行分析,结合远程医疗的模式,由社区卫生人员对居民进行病史采集、视力检查和裂隙灯眼前节检查等,将数据上传至云平台,由白内障人工智能辅助诊断系统和人类医生依次进行白内障评估。结果:受检人群中男性所占比例为35.7%,年龄中位数为66岁,裂隙灯眼前节照片有98.7%的图像质量合格。该白内障人工智能辅助诊断系统在外部验证集中检出重度白内障的曲线下面积为0.915。在人类医生建议转诊的病例中,有80.3%也由人工智能系统给出了相同的建议。结论:该白内障人工智能辅助诊断系统在白内障社区筛查的应用中具有较好的可行性和准确性,为开展社区筛查疾病提供了参考依据。 相似文献
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全身疾病通过一定途径累及眼球,产生眼部病变,这些眼部病变的严重程度与全身疾病的进展密切相关。人工智能(artificial intelligence,AI)通过识别眼部病变,可以实现对全身疾病的评估,从而实现全身疾病早期诊断。检测巩膜黄染程度可评估黄疸;检测眼球后动脉血流动力学可评估肝硬化;检测视盘水肿,黄斑变性可评估慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)进展;检测眼底血管损伤可评估糖尿病、高血压、动脉粥样硬化。临床医生可以通过眼部影像评估全身疾病的风险,其准确度依赖于临床医生的经验水平,而AI识别眼部病变评估全身疾病的准确度可与临床医生相媲美,在联合多种检测指标后,AI模型的特异性与敏感度均可得到显著提升,因此,充分利用AI可实现全身疾病的早诊早治。 相似文献
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