视网膜底部基于照片的人工智能算法在医学:一个系统审查

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 视网膜底部摄影对于诊断眼科和全身疾病至关重要.
• 传统的解释依赖于临床数据和专家医生,这可能是耗时和主观的.
• 人工智能 (AI) 的进步,特别是深度学习 (DL),为图像分析提供了新的可能性.

研究的目的:

• 系统地审查对视网膜底部摄影图像人工智能应用的研究.
• 从视网膜图像中突出使用AI和DL算法来识别眼科和非眼科疾病.
• 评估AI在解释视网膜图像与传统方法的比较准确性.

主要方法:

• 对人工智能和视网膜底部图像现有的研究进行系统审查.
• 分析使用各种AI算法,包括DL模型的研究.
• 对AI性能与临床数据和医生专家诊断进行比较.

主要成果:

• 人工智能算法,特别是DL,在识别糖尿病视网膜病变 (DR) 和与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 等眼科疾病方面表现出卓越的准确性.
• 人工智能还在通过视网膜图像检测非眼科 (全身) 疾病,如痴呆症和心血管疾病方面表现出高准确度.
• 显著的临床和成像数据支持人工智能集成用于视网膜图像自动化分析.

结论:

• 人工智能对视网膜图像的解释,与传统方法相比,是一个创新的,高度准确的解决方案.
• 人工智能和DL具有改变医疗保健的潜力,提高诊断准确性,效率和可访问性.
• 人工智能在眼科的整合可以提高患者护理,降低成本,并帮助医疗教育.