通过深度学习实现自动化视网膜图像分析与医学报告生成

视网膜疾病的患病率不断增加，对医疗系统构成了重大挑战，因为眼科医生的需求超过了可用的人力资源。这种不平衡造成了诊断和治疗的瓶颈，可能延误关键治疗。传统从视网膜图像生成医学报告的方法依赖于人工解读，耗时且容易出错，进一步加剧了眼科医生有限资源的压力。本论文研究了人工智能（AI）自动化视网膜图像医学报告生成的潜力。AI可以快速分析大量图像数据，识别对准确诊断至关重要的细微模式。通过自动化此过程，AI系统可以显著提升视网膜疾病诊断的效率，减轻医生的工作负担，使他们能够专注于更复杂的病例。所提出的基于AI的方法解决了自动报告生成中的关键挑战：（1）改进的医学关键词表示方法增强了系统捕捉医学术语细微差别的能力；（2）多模态深度学习方法捕捉文本关键词与视网膜图像之间的交互，生成更全面的医学报告；（3）增强基于AI的报告生成系统可解释性的技术，促进临床实践中的信任和接受。这些方法经过多种指标的严格评估，达到了最先进的性能。本论文证明了AI通过自动化医学报告生成来革新视网膜疾病诊断的潜力，最终提升临床效率、诊断准确性和患者护理质量。