MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1136/bjophthalmol-2019-315651

Медицинская библиотека · The British journal of ophthalmology · 2020

Artificial intelligence for anterior segment diseases: Emerging applications in ophthalmology.

Ting Darren Shu Jeng, Foo Valencia Hx, Yang Lily Wei Yun, Sia Josh Tjunrong, Ang Marcus, Lin Haotian, Chodosh James, Mehta Jodhbir S, Ting Daniel Shu Wei

СтатьяОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

With the advancement of computational power, refinement of learning algorithms and architectures, and availability of big data, artificial intelligence (AI) technology, particularly with machine learning and deep learning, is paving the way for 'intelligent' healthcare systems. AI-related research in ophthalmology previously focused on the screening and diagnosis of posterior segment diseases, particularly diabetic retinopathy, age-related macular degeneration and glaucoma. There is now emerging evidence demonstrating the application of AI to the diagnosis and management of a variety of anterior segment conditions. In this review, we provide an overview of AI applications to the anterior segment addressing keratoconus, infectious keratitis, refractive surgery, corneal transplant, adult and paediatric cataracts, angle-closure glaucoma and iris tumour, and highlight important clinical considerations for adoption of AI technologies, potential integration with telemedicine and future directions.

Для цитирования: Ting Darren Shu Jeng, Foo Valencia Hx, Yang Lily Wei Yun, Sia Josh Tjunrong, Ang Marcus, Lin Haotian, Chodosh James, Mehta Jodhbir S, Ting Daniel Shu Wei. Artificial intelligence for anterior segment diseases: Emerging applications in ophthalmology.. The British journal of ophthalmology. 2020. DOI: 10.1136/bjophthalmol-2019-315651.

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.