DeepEyeNet：为视网膜图像生成医疗报告

视网膜疾病日益增加的患病率给医疗保健系统带来了重大挑战，因为对眼科医生的需求超过了现有的劳动力。这种不平衡在诊断和治疗中造成了瓶颈，可能会延误关键治疗。从视网膜图像生成医疗报告的传统方法依赖人工解读，这既耗时又容易出错，进一步加剧了眼科医生有限资源的紧张状况。本论文研究了人工智能（AI）自动为视网膜图像生成医疗报告的潜力。AI 可以快速分析大量图像数据，识别出对准确诊断至关重要的细微模式。通过自动化这一过程，AI 系统可以极大地提高视网膜疾病诊断的效率，减轻医生的工作量，使其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）多模态深度学习方法捕获文本关键词与视网膜图像之间的交互，从而生成更全面的医疗报告；（2）改进的医疗关键词表示方法增强了系统捕获医学术语细微差别的能力；（3）克服基于 RNN 模型局限性的策略，特别是在捕获医疗描述中的长程依赖方面；（4）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。这些方法使用各种指标进行了严格评估，并取得了 state-of-the-art 性能。本论文展示了 AI 通过自动化医疗报告生成彻底改变视网膜疾病诊断的潜力，最终提高临床效率、诊断准确性和患者护理水平。