人工智能在视网膜护理中的作用:一个范围审查
David Mikhail1,2, Daniel Milad2,3,4, Fares Antaki2,4
1Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Canada.
Ophthalmology science
|April 4, 2025
概括
人工智能 (AI) 在诊断视网膜 (ERM) 和预测视觉结果方面表现出很高的表现. 未来的AI应用程序可以个性化ERM治疗计划,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 视网膜膜 (ERM) 管理依赖于临床评估和成像.
- 人工智能 (AI) 在分析各种眼病的眼科数据方面表现有前途.
- 缺少用于ERM的AI模型的综合.
研究的目的:
- 评估人工智能方法,应用和ERM诊断,表征和预测中的性能.
- 综合目前用于epiretinal膜管理的AI模型的风景.
主要方法:
- 对5个电子数据库进行了全面的范围审查.
- 包括到2024年11月14日发表的研究,重点关注ERM的AI算法.
- 主要结果包括人工智能模型设计,应用和ERM管理中的性能.
主要成果:
- 分析了33项研究和61种不同的AI模型.
- 人工智能模型主要使用OCT扫描 (79%) 和监督学习 (97%).
- 人工智能表现出很高的性能,63%的比较研究报告的结果与人类评分器相当或优于人类评分器.
结论:
- 人工智能模型在ERM检测,表征和视觉结果预测方面表现高.
- 人工智能可以提高临床决策在epiretinal膜管理.
- 进一步的研究应侧重于验证人工智能用于个性化治疗规划和确定外科候选人.


