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随着全球人口老龄化趋势的逐渐加快,白内障患病率也逐年升高,白内障成为我国,乃至全世界人群视力受损和盲的主要原因。近年来,随着人工智能(AI)技术的高速发展,其在医疗领域,尤其是眼科的应用范围不断扩大,有望成为缓解医疗资源匮乏、提高诊疗效率、降低医疗成本的重要方法。在白内障领域,AI主要应用于白内障筛查诊断、术前评估、人工晶状体屈光度计算及白内障手术步骤的分析。本文旨在综合国内外AI基于裂隙灯显微镜眼前节照片或眼底照片、超声影像、白内障手术视频、健康档案数据对白内障诊断、混浊程度分级、人工晶状体屈光度的计算、白内障手术步骤识别以及白内障患者管理中的应用现状和最新进展进行综述,为AI在白内障领域的进一步应用及推广提供更多信息。

作者:王婷

来源:中华实验眼科杂志 2021 年 39卷 9期

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作者:
王婷
来源:
中华实验眼科杂志 2021 年 39卷 9期
标签:
白内障 人工智能 深度学习 诊疗模式 Cataract Artificial intelligence Deep Learning Diagnosis and treatment pattern
随着全球人口老龄化趋势的逐渐加快,白内障患病率也逐年升高,白内障成为我国,乃至全世界人群视力受损和盲的主要原因。近年来,随着人工智能(AI)技术的高速发展,其在医疗领域,尤其是眼科的应用范围不断扩大,有望成为缓解医疗资源匮乏、提高诊疗效率、降低医疗成本的重要方法。在白内障领域,AI主要应用于白内障筛查诊断、术前评估、人工晶状体屈光度计算及白内障手术步骤的分析。本文旨在综合国内外AI基于裂隙灯显微镜眼前节照片或眼底照片、超声影像、白内障手术视频、健康档案数据对白内障诊断、混浊程度分级、人工晶状体屈光度的计算、白内障手术步骤识别以及白内障患者管理中的应用现状和最新进展进行综述,为AI在白内障领域的进一步应用及推广提供更多信息。