MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1167/tvst.9.2.5

Медицинская библиотека · Translational vision science & technology · 2020

Artificial Intelligence in Retinopathy of Prematurity Diagnosis.

Scruggs Brittni A, Chan R V Paul, Kalpathy-Cramer Jayashree, Chiang Michael F, Campbell J Peter

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Retinopathy of prematurity (ROP) is a leading cause of childhood blindness worldwide. The diagnosis of ROP is subclassified by zone, stage, and plus disease, with each area demonstrating significant intra- and interexpert subjectivity and disagreement. In addition to improved efficiencies for ROP screening, artificial intelligence may lead to automated, quantifiable, and objective diagnosis in ROP. This review focuses on the development of artificial intelligence for automated diagnosis of plus disease in ROP and highlights the clinical and technical challenges of both the development and implementation of artificial intelligence in the real world.

Для цитирования: Scruggs Brittni A, Chan R V Paul, Kalpathy-Cramer Jayashree, Chiang Michael F, Campbell J Peter. Artificial Intelligence in Retinopathy of Prematurity Diagnosis.. Translational vision science & technology. 2020. DOI: 10.1167/tvst.9.2.5.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.