人工智能在小儿眼科中的应用
医学物理
2019-04-19 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
图像与视频处理
摘要
综述目的：尽管近期人工智能(AI)在普通眼科中的应用取得了令人印象深刻的成果，但使用类似技术解决小儿眼科问题的进展相对较慢。本文讨论了小儿眼科患者的独特需求以及AI技术如何应对这些挑战，综述了AI在小儿眼科中的近期应用，并探讨了该领域的未来方向。近期发现：最显著的进展涉及早产儿视网膜病变(ROP)的自动检测，其结果可与专家媲美。机器学习(ML)也已成功应用于小儿白内障分类、白内障术后并发症预测、斜视与屈光不正检测、未来高度近视预测，以及通过眼动追踪诊断阅读障碍。此外，ML技术已被用于视觉发育研究、小儿眼底图像血管分割以及眼科图像合成。总结：AI应用可通过优化疾病检测与分级、扩大医疗可及性、推进科学发现以及提升临床效率，显著惠及小儿眼科患者的临床诊疗。这些方法在用于患者之前，需在临床试验中达到或超过医师表现。由于闭源数据集与软件实现的广泛使用，难以直接比较这些方法的性能，且可重复性较差。开放获取的数据集与软件实现可缓解这些问题，并鼓励AI在小儿眼科中的进一步应用。关键词：小儿眼科，机器学习，人工智能，深度学习
引用
@article{arxiv.1904.08796,
title = {Artificial Intelligence for Pediatric Ophthalmology},
author = {Julia E. Reid and Eric Eaton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08796},
year = {2019}
}