Artificial intelligence for diagnosing exudative age-related macular degeneration

黄斑变性 眼科 医学 变性(医学) 计算机科学 人工智能
作者
Chaerim Kang,Jui‐En Lo,Helen Zhang,Sueko M Ng,John C. Lin,Ingrid U. Scott,Jayashree Kalpathy‐Cramer,Su‐Hsun Liu,Paul B. Greenberg
出处
期刊:The Cochrane library [Elsevier]
卷期号:2024 (10) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/14651858.cd015522.pub2
摘要

Age-related macular degeneration (AMD) is a retinal disorder characterized by central retinal (macular) damage. Approximately 10% to 20% of non-exudative AMD cases progress to the exudative form, which may result in rapid deterioration of central vision. Individuals with exudative AMD (eAMD) need prompt consultation with retinal specialists to minimize the risk and extent of vision loss. Traditional methods of diagnosing ophthalmic disease rely on clinical evaluation and multiple imaging techniques, which can be resource-consuming. Tests leveraging artificial intelligence (AI) hold the promise of automatically identifying and categorizing pathological features, enabling the timely diagnosis and treatment of eAMD.
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