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Artificial intelligence for anterior segment diseases: Emerging applications in ophthalmology

医学 青光眼 黄斑变性 眼球后段 眼科 白内障 人工智能 验光服务 糖尿病性视网膜病变 计算机科学 糖尿病 内分泌学
作者
Darren Shu Jeng Ting,Valencia HX Foo,Lily Wei Yun Yang,Josh Tjunrong Sia,Marcus Ang,Haotian Lin,James Chodosh,Jodhbir S. Mehta,Daniel Shu Wei Ting
出处
期刊:British Journal of Ophthalmology [BMJ]
卷期号:105 (2): 158-168 被引量:140
标识
DOI:10.1136/bjophthalmol-2019-315651
摘要

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.
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