通过视网膜成像,用于早期检测糖尿病并发症的人工智能

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 心脏病学 心脏病学
• 内分泌学 在内分泌学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 糖尿病 (DM) 显著增加了血管并发症的风险,视网膜血管作为微血管和宏血管健康的关键指标.
• 从视网膜图像中进行糖尿病视网膜病变 (DR) 的高通量检测的人工智能 (AI) 系统现在已在临床上实施.
• 本综述探讨了视网膜成像中用于DM并发症的AI应用,超越了DR查,诊断,预后和实施诸如道德和数据隐私等挑战.

研究的目的:

• 审查人工智能的当前应用,分析糖尿病 (DM) 相关并发症的视网膜图像.
• 突出了除了糖尿病视网膜病变 (DR) 查之外的DM护理人工智能的进步.
• 为DM患者在临床实践中实施AI所面临的挑战.

主要方法:

• 在主要数据库 (PubMed,Scopus,Web of Science) 中进行了全面的文献搜索.
• 研究的重点是糖尿病,视网膜成像和人工智能的交集.
• 基于方法,人工智能算法,数据处理和详细分析的验证,对研究进行了审查.

主要成果:

• 人工智能分析的视网膜图像可以诊断DM并发症,包括糖尿病视网膜病变 (DR),神经病变,病和动脉样硬化心血管疾病.
• 人工智能可以预测糖尿病患者未来心血管事件的风险.
• 人工智能在视网膜成像中的集成显示了改善DM患者综合护理的前景.

结论:

• 人工智能辅助的视网膜图像分析可以评估患者关于DM并发症的健康状况.
• 它为未来的心血管并发症提供了有价值的风险预后.
• 视网膜成像中的AI即将成为DM患者个性化医学的基石.