Artificial Intelligence in Ophthalmology: Practical Applications, Subspecialty Evidence and Real-World Deployment
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) has undoubtedly emerged as a transformative technology in the field of medicine. In ophthalmology, it has been a catalyst for innovation in the methods used for the diagnosis, management, and treatment of different eye diseases. This article offers a detailed review of the literature on the application and utilization of AI technology in the field of ophthalmology. A detailed search of available literature on the use of AI in the field of ophthalmology was performed through the PubMed database and Google Scholar. Published literature on the role of AI in screening, diagnosis, and management of common ocular conditions such as diabetic retinopathy (DR), cataract, glaucoma, and age-related macular degeneration (AMD) was reviewed. Special emphasis was laid on the effectiveness and limitations of the recently developed AI systems for the detection and management of ocular conditions. We screened (n=4449) records and included (n=102) studies spanning retina, glaucoma, cornea, pediatric ophthalmology, neuro-ophthalmology, ocular oncology, surgery, emergencies, and tele-ophthalmology. Deep learning (DL) and machine learning (ML) algorithms have demonstrated significant performance in the analysis of ophthalmic data, including optical coherence tomography scans and retinal images, for accurately diagnosing and classifying diseases, predicting disease progression, and personalizing different treatment plans. In addition to the common ocular conditions, the use of AI has now spread to other domains of ophthalmology, such as pediatric ophthalmology, oculoplastics and reconstructive surgery, and triage and management of emergency ocular conditions. Various AI systems have shown accuracy similar to that of clinical experts, with the additional benefit of being less subjective and time-consuming. Despite significant progress, different challenges related to regulatory approval, standardization, data quality, and ethical considerations hamper the wide-scale implementation of AI in ophthalmology. Literature is evident on the transformative role of AI in screening, diagnosis, and management of various ocular conditions. However, currently, there are various challenges and limitations to the implementation of AI. Future research should focus on addressing these challenges while optimizing the utilization of AI algorithms for enhancing patient care in ophthalmology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».