人工智能用于临床诊断和治疗干眼:工作流程,有效性和评估

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 干眼 (DE) 是一种普遍的眼睛表面疾病,影响全球数百万人.
• 目前对DE的诊断和治疗方法可能是主观的,耗时的.
• 人工智能 (AI) 的进步为改善DE护理提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 审查AI在干眼 (DE) 的临床诊断和治疗中的应用.
• 探索人工智能工作流程,有效性,挑战和DE管理的未来方向.

主要方法:

• 关于人工智能在DE诊断和治疗中的原始研究的文献评论.
• 搜索术语包括"人工智能"",机器学习"",深度学习"",计算机辅助"和"干眼".
• 总结了48项已识别的研究中的算法,样本特征和数据类型.

主要成果:

• 通过数据分析和图像识别,AI协助DE检查,风险因素识别,诊断和治疗管理.
• 人工智能在DE中表现出更高的诊断效率,准确性和客观性.
• 人工智能在基于云的DE治疗管理中显示出前景,尽管仍然存在挑战.

结论:

• 人工智能具有重大潜力,可以彻底改变ED诊断,并实现个性化的治疗策略.
• 本综述为临床医生和研究人员提供了AI应用和DE工作流程的全面概述.
• 应对当前的挑战对于成功地将AI纳入DE管理至关重要.