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人工智能在眼科领域的当前和潜在应用非常多，从自动化管理任务和改善服务交付（预约安排、候补名单、患者通信和员工轮班）到改进诊断和筛查工具。1 例如，人工智能算法在检测糖尿病视网膜病变时表现出与人类专家相当的准确性，因此具有实现更及时、更一致的疾病检测的巨大潜力。2 同样，人工智能对视网膜扫描的分析能够识别独特的疾病“指纹”，包括心血管和神经退行性疾病，使其成为新兴眼组学领域的一种宝贵工具。3
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