眼科医生人工智能初学者指南

2024-05-11 Ophthalmol Ther 发表于上海

本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。

中文标题:

眼科医生人工智能初学者指南

英文标题:

A Beginner’s Guide to Artificial Intelligence for Ophthalmologists

发布机构:

发布日期:

2024-05-11

简要介绍:

人工智能(AI)在眼科领域的融合促进了该学科的发展,为提高诊断准确性、患者护理和治疗效果提供了机会。本文旨在提供对人工智能在眼科应用的基础了解,重点是解释与人工智能驱动的诊断相关的研究。我们讨论的核心是探索各种人工智能方法,包括用于检测和量化成像数据中的眼科特征的深度学习(DL)框架,以及使用迁移学习在有限数据集中进行有效的模型训练。该论文强调了高质量、多样化的数据集对于训练人工智能模型的重要性,以及透明报告方法的必要性,以确保人工智能研究的可重复性和可靠性。此外,我们解决人工智能诊断的临床影响,强调最大限度地减少假阴性以避免漏诊和减少假阳性以防止不必要的干预之间的平衡。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差,强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之,本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差,强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之,本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=眼科医生人工智能初学者指南.pdf)] GetToolGuiderByIdResponse(projectId=1, id=1b7421c003ea908f, title=眼科医生人工智能初学者指南, enTitle=A Beginner’s Guide to Artificial Intelligence for Ophthalmologists, guiderFrom=Ophthalmol Ther, authorId=0, author=, summary=本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。, cover=https://img.medsci.cn/20240517/1715920059528_5579292.jpg, journalId=0, articlesId=null, associationId=0, associationName=, associationIntro=, copyright=0, guiderPublishedTime=Sat May 11 00:00:00 CST 2024, originalUrl=, linkOutUrl=, content=<section lang="en" style="color: #222222;" aria-labelledby="Abs1" data-title="Abstract" data-gtm-vis-recent-on-screen50443292_562="5559853" data-gtm-vis-first-on-screen50443292_562="5559853" data-gtm-vis-total-visible-time50443292_562="10000" data-gtm-vis-recent-on-screen50443292_563="5559859" data-gtm-vis-first-on-screen50443292_563="5559859" data-gtm-vis-total-visible-time50443292_563="10000" data-gtm-vis-has-fired50443292_562="1" data-gtm-vis-has-fired50443292_563="1"> <div id="Abs1-section" class="c-article-section"> <div id="Abs1-content" class="c-article-section__content"> <p><span>人工智能(AI)在眼科领域的融合促进了该学科的发展,为提高诊断准确性、患者护理和治疗效果提供了机会。本文旨在提供对人工智能在眼科应用的基础了解,重点是解释与人工智能驱动的诊断相关的研究。我们讨论的核心是探索各种人工智能方法,包括用于检测和量化成像数据中的眼科特征的深度学习(DL)框架,以及使用迁移学习在有限数据集中进行有效的模型训练。该论文强调了高质量、多样化的数据集对于训练人工智能模型的重要性,以及透明报告方法的必要性,以确保人工智能研究的可重复性和可靠性。此外,我们解决人工智能诊断的临床影响,强调最大限度地减少假阴性以避免漏诊和减少假阳性以防止不必要的干预之间的平衡。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差,强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之,本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差,强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之,本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本,指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。</span></p> </div> </div> </section>, tagList=[TagDto(tagId=8461, tagName=人工智能)], categoryList=[CategoryDto(categoryId=32, categoryName=眼科, tenant=100), CategoryDto(categoryId=85, categoryName=指南&解读, tenant=100)], articleKeywordId=8461, articleKeyword=人工智能, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=8461, guiderKeyword=人工智能, guiderKeywordNum=6, haveAttachments=1, attachmentList=null, guiderType=0, guiderArea=指南, guiderLanguage=1, guiderRegion=3, opened=0, paymentType=, paymentAmount=10, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=1429, appHits=6, showAppHits=0, pcHits=23, showPcHits=1423, likes=0, shares=0, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Mon May 20 12:20:00 CST 2024, publishedTimeString=2024-05-11, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=0, editor=FUNNYMAN, waterMark=0, formatted=0, memberCards=[], isPrivilege=0, deleted=0, version=3, createdBy=null, createdName=FUNNYMAN, createdTime=Fri May 17 12:27:39 CST 2024, updatedBy=8538692, updatedName=梅斯话题小助手, updatedTime=Mon May 20 09:39:04 CST 2024, courseDetails=[], otherVersionGuiders=[], isGuiderMember=false, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=眼科医生人工智能初学者指南.pdf)])
眼科医生人工智能初学者指南.pdf
下载请点击:
评论区 (0)
#插入话题

拓展阅读

【论著】| 基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测

采用变分自编码模型预训练的方法,对淋巴细胞浸润的病理学图片进行浸润检测,可获得比直接训练更优的模型表现;并且通过Unet去除肿瘤坏死区域的影响能够进一步提高模型的性能。

ESH 2024:高效预测心血管事件:人工智能模型的开发与评估

该研究结果彰显了XGBoost模型的稳健性和稳定性,有效地平衡了预测准确性和可解释性。

Lancet Digit Health:通过人工智能增强心脏 MRI 预测诊断和舒张压充盈压:医院数据的建模研究

利用人工智能结合心脏磁共振成像(cMRI)数据,成功开发了一种非侵入性的方法,用于准确预测心脏病患者的诊断和左心室舒张末期压(LVEDP),显著提升了心脏功能评估的效率和准确性。

未来ICU:人工智能如何改变危重症患者的抗菌治疗

随着医疗技术的发展,预计未来将有更多的工具和方法来指导抗菌治疗,包括利用人工智能来解释复杂的临床数据。此外,抗菌药物管理计划将继续发展,以确保抗菌药物使用的适宜性和有效性。

Radiology:基于人工智能的蛋氨酸PET与增强MRI的虚拟合成

据报道,在胶质瘤中,蛋氨酸摄取与MRI扫描上的对比增强(CE)区域之间存在相关性。图像到图像的转换模型涉及到生成对抗网络的应用,该网络可以从图像中提取特征。

分子影像人工智能专家共识(2019 版)

中华医学会核医学分会(CSNM,Chinese Society of Nuclear Medicine) · 2019-12-30

涉及人工智能干预的临床试验设计规范:SPIRIT-AI扩展

SPIRIT-AI 和 CONSORT-AI 工作组 · 2020-09-08

欧盟人工智能道德准则(草案)

暂未更新 · 2019-10-31

医疗卫生中人工智能(AI)使用的伦理和管治(英文)

世界卫生组织(WHO,The World Health Organization) · 2021-06-28