与年龄相关的黄斑变性的人工智能:现状和最近的更新
Emanuele Crincoli1, Riccardo Sacconi2, Lea Querques2
1Ophthalmology Unit, "Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS", Rome, Italy.
BMC ophthalmology
|March 16, 2024
概括
机器学习和人工智能在诊断与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 和预测治疗结果方面表现有前途. 这些人工智能应用程序可以改善患者管理和对AMD进展的理解.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 是视力丧失的主要原因,预计到2040年将影响2.88亿人.
- 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是新兴技术,在AMD的临床管理和研究中具有重大潜力.
研究的目的:
- 为人工智能应用在与年龄相关的黄斑退化症的管理和查中提供全面的审查.
- 探索人工智能的最新进展和潜力,以了解和治疗AMD.
主要方法:
- 关于人工智能在AMD管理和查中的应用的最新文献的审查.
- 分析深度学习 (DL) 和ML模型用于诊断,风险预测和治疗定制.
主要成果:
- 深度学习有效地诊断AMD,预测排泄风险,并指导高精度的抗VEGF治疗选择.
- ML模型可以预测视觉敏度对治疗的反应,从而有可能改善患者的服从性.
- 人工智能,特别是DL,可以预测转化为地理缩 (GA),并识别新的生物标志物.
结论:
- 人工智能和DL为AMD诊断,风险分层和个性化治疗策略提供了强大的工具.
- 这些技术有可能彻底改变AMD护理,改善患者的治疗结果,并推动研究.
- 人工智能可以通过提供准确的治疗反应预测和帮助早期检测疾病进展来提高患者的服从性.
