Next-Generation Ophthalmology: How Artificial Intelligence Is Shaping the Future of Eye Care
Notice bibliographique
Résumé
When Canada hosted the inaugural “Artificial Intelligence, Digital Health, and the Eye” conference in April 2023, it quietly launched what has become a defining forum at the intersection of technology and vision science in the country. A year later, the conference found a new stage at the Royal Society of Medicine in London, drawing global attention. This was largely because the keynote address was delivered by Professor Geoffrey Hinton, co-recipient of the 2024 Nobel Prize in Physics, and widely regarded as one of the founding fathers of deep learning. As modern medicine continues to be shaped by artificial intelligence (AI), the tone is unmistakably clear: the future is not only digital, but also intelligent. Few medical specialties are as naturally aligned with AI as ophthalmology. Its high-resolution imaging and quantitative data make ophthalmology particularly well-suited for the integration of AI technologies. Beyond automating image interpretation, AI now holds promise in risk stratification, disease progression modelling, and even in democratizing access to subspecialty-level diagnostics—advances that could meaningfully alter the delivery of eye care across the globe. Significant strides have been achieved in applying both machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms to major ophthalmic diseases, including diabetic retinopathy, age-related macular degeneration, glaucoma, cataracts, and various corneal pathologies. The U.S. Food and Drug Administration (FDA) has approved several AI-based platforms for clinical use, many of which are showing tremendous potential. Large language model AI systems, such as Generative Pre-Training–Model 4 (better known as GPT-4 by OpenAI), have demonstrated the ability to either match or outperform human ophthalmologists in diagnosing and treating various ophthalmic diseases.1 This article aims to provide a comprehensive review of the role of AI in ophthalmology, with particular attention to current clinical applications, emerging innovations, and the challenges that lie ahead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».