人工智能和机器学习在诊断眼膜瘤的新前沿:一篇评论
Qirat Qurban1,2, Lorraine Cassidy1
1Department of Ophthalmology and Oculoplastic, Royal Victoria Eye and Ear Hospital, Dublin, Ireland.
SAGE open medicine
|August 29, 2024
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在诊断和管理眼癌,特别是眼膜瘤方面非常有前途. 克服数据挑战可以加速人工智能.
科学领域:
- 眼科和人工智能 (AI) 的研究
- 眼科瘤学 眼科瘤学
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 眼部副瘤,包括结膜黑色素瘤和状结膜癌,构成诊断挑战.
- 早期检测和准确的管理对于改善眼瘤学患者的治疗结果至关重要.
- 人工智能和机器学习 (ML) 的整合提供了新的方法来应对这些挑战.
研究的目的:
- 探索AI和ML在眼睛附瘤的诊断和管理中的变革潜力.
- 为突出人工智能驱动的眼睛癌早期检测方法的最新突破.
- 讨论在眼科瘤学中人工智能实施的挑战和未来方向.
主要方法:
- 对眼科瘤学中AI和ML应用的当前文献的审查.
- 对人工智能驱动的诊断工具分析特定的副状况,如结膜黑色素瘤.
- 检查患者接受度和AI实施中的数据挑战.
主要成果:
- 人工智能证明了早期检测眼膜瘤的潜力,在黑色素瘤诊断方面显示出前景.
- 人工智能在诊断中的患者接受是令人鼓舞的.
- 关键的挑战包括数据稀缺和图像捕获的标准化.
结论:
- 人工智能和ML有望显著改变眼睛和眼周癌症的诊断.
- 克服数据的局限性,进行临床试验,并促进合作是必要的下一步.
- 建立全球监管规范将促进人工智能在眼科瘤学中的应用.
