人工智能对中枢血清性胆红蛋白病的研究进展:系统性审查

科学领域:

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背景情况:

• 通过先进的技术,可以改善中部血清性胆色素病变 (CSCR) 的诊断和治疗.
• 人工智能 (AI) 为提高CSCR诊断准确性和治疗策略提供了有希望的途径.

研究的目的:

• 审查和综合人工智能在CSCR应用中的当前进展.
• 确定针对个性化CSCR诊断和治疗的挑战和未来研究方向.

主要方法:

• 在Web of Science中使用AI和CSCR关键字进行了系统的文献搜索.
• 在698个记录中,根据预定义的纳入标准,从698个记录中选择了73项原始研究.

主要成果:

• 与临床专家相比,AI模型在CSCR分类和病变细分方面表现优越,利用多式联络数据融合 (OCT,OCTA,FFA).
• 由于"黑子"人工智能模型的基础设施障碍和缺乏医生信任,临床翻译受到阻碍;可解释的AI (XAI) 正在成为解决方案.
• 局限性包括单中心数据,注释可变性和无法捕捉动态损伤进展的静态框架.

结论:

• 人工智能显著提高了CSCR诊断和亚型化的效率.
• 未来的研究重点包括多中心数据集成,动态可视化,标准化准则和可解释的人工智能,以改善临床采用和医生信任.
• 联合学习和前性试验对于开发个性化治疗策略和对损伤进展的实时洞察至关重要.