人工智能驱动的诊断与年龄相关的黄斑变性桥梁病理学和工程:一项调查
Zahra Entezari1, Masoud Mahootchi2, Mahnaz Eskandari3
1Department of Industrial Engineering and Management Systems, Amirkabir University of Technology, No. 350, Hafez Ave, Valiasr Square, Tehran, 159163-4311, Iran.
International ophthalmology
|November 3, 2025
概括
早期诊断与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 对于预防视力丧失至关重要. 本综述审查了风险因素和人工智能 (AI) 方法,用于在所有阶段查和诊断AMD.
科学领域:
- 眼科和医疗信息学
背景情况:
- 与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 是不可逆转的视力损伤的主要原因.
- 早期发现和诊断对于有效管理和预防严重视力损失至关重要.
研究的目的:
- 全面审查支持AMD查和诊断决策的方法.
- 提出一个分析AMD研究的框架,并确定关键的风险因素.
- 从工业工程的角度评估人工智能 (AI) 在AMD诊断中的应用.
主要方法:
- 文献审查以确定人口,环境,并发症和AMD临床风险因素.
- 发展病理学研究前景的参考框架.
- 对AMD查和诊断方法的比较分析,包括基于AI的方法.
主要成果:
- 确定了对个性化医疗和预防策略至关重要的关键风险因素.
- 强调了人口和环境因素在AMD早期阶段的重要性.
- 证明了AI在自动化视网膜图像解释和支持临床决策方面的潜力.
结论:
- 为了在不同规划层面有效管理AMD,需要采用综合方法.
- 人工智能为提高AMD诊断的准确性和效率提供了有价值的工具.
- 进一步研究风险因素选择和人工智能集成对于改善患者的治疗结果至关重要.
