Artificial intelligence oculomics for systemic health and longevity medicine: 2025 and beyond
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: With the rise of 'oculomics' and the application of advanced artificial intelligence techniques in healthy ageing, retinal imaging, the only way we can directly visualize the microvascular circulation, is expanding beyond ophthalmology into broader systemic health monitoring. The purpose of this review is to summarize recent advances in this rapidly evolving field and assess the opportunities, challenges, and future directions of the use of oculomics in translating into real-world clinical use. RECENT FINDINGS: Retinal imaging modalities, such as color fundus photography, optical coherence tomography (OCT), OCT angiography (OCTA), and wide-field imaging, are increasingly integrated with deep learning algorithms to detect, predict, and manage a broad spectrum of systemic diseases, including cardiovascular, cerebrovascular, renal, metabolic, and neurodegenerative disorders, as well as less commonly studied conditions. While research in more established areas is beginning to address clinical translation and implementation, significant challenges remain before these technologies can be reliably adopted in long-term, real-world healthcare settings. SUMMARY: Artificial intelligence applied to retinal imaging has matured from proof-of-concept classifiers to externally validated, occasionally regulated tools that noninvasively profile systemic conditions. Multiplexed foundation models and multimodal transformers herald a shift toward holistic 'oculomics' platforms, yet prospective multicenter trials, equitable performance auditing, and health-economic evaluations are essential before widescale clinical adoption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».