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眼科中的生成人工智能
摘要生成人工智能的快速进步将显着影响医疗部门，尤其是眼科。生成的对抗网络和扩散模型可以创建合成图像，从而有助于为特定成像任务量身定制的深度学习模型的开发。此外，能够生成图像，文本和视频的多模式基础模型的出现，在眼科中介绍了广泛的应用。这些范围从提高诊断准确性到改善患者教育和培训医疗保健专业人员。尽管有希望的潜力，但该技术领域仍处于起步阶段，还有一些挑战需要解决，包括数据偏见，安全问题以及这些技术在临床环境中的实际实施。
Moorfields CRF 是最大的眼科
患者导航迷宫已由行业合作伙伴投资 80 万英镑建立，旨在评估基因疗法和设备等新疗法对功能性视力的影响。该设施提供 FDA 批准的临床试验措施，并吸引了超过 2000 万英镑的行业资金，为严重视力受损的成人和儿童提供实验医学研究项目。视觉引导移动性评估测量患者在模拟现实生活情况的不同光照条件下导航迷宫结构、避开障碍物的能力。
眼科中的基础模型
抽象的基础模型代表了人工智能（AI）的范式转变，从为特定任务设计的狭窄模型演变为多功能，可概括的模型，可适应多种不同的应用程序。眼科作为一种专业，有可能充当其他医学专业的典范，并提供了将基础模型广泛整合到临床实践中的蓝图。这篇评论希望为寻求更好地了解基础模型的眼神专业人士的路线图，同时为读者提供工具，以探索自己的研究和实践中使用基础模型的使用。我们首先概述了能够开发这些模型的关键概念和技术进步，从而概述了新颖的培训方法和现代AI体系结构。接下来，我们总结了有关眼科基础模型主题的现有文献，包括视觉基础模型，大语言模型和大型多模式模型的进度。最后，我们概述了与隐私，偏见和临床验证有关的主要挑战，并提出了前进的步骤，以最大程度地利用这项强大的技术的好处。
飞机及航空 - PolyU
Prof. YAP, Maurice 叶健雄教授 K.B.Woo Family Endowed Professorship in Optometry 胡赓佩家族眼科视光学教授席Chair Professor School of Optometry 眼科视光学院讲座教授Dean Faculty of Health and Social Sciences 医疗及社会科学院院长Tel 电话: 2766 4510 Email 电邮: maurice.yap @polyu.edu.hk
眼科领域的人工智能和深度学习
摘要 近年来，基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理，但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域，DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用，作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此，DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战，包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
眼科 - 纽约眼耳医院
1.Guthrie, G.J.：眼科手术讲座，伦敦，Burgess & Hill，1823 年。2.1820 年至 1905 年纽约眼科（后来是耳科）医院的早期会议记录和报告。3.Dunshee, K.H.：《当你经过时》，纽约，黑斯廷斯出版社，1952 年，第 58、91、209 页。4.Hone，P.：《日记，1828-1851》，由 Allan Nevins 编辑，纽约，Dodd，Mead & Co.，1927 年，卷。1 和
RobotEye 技术入门 - 眼科机器人
除了持续的“全场”扫描之外，对于所有用例，孔径加速能力都至关重要。对于涉及稳定、跟踪、测绘、瞄准等应用，快速改变方向的能力至关重要。图 2-4 显示了测试中一系列移动过程中的方位角和仰角孔径加速度分量，从图中可以看出，在测试过程中，孔径加速度经常超过 60,000°/s 2 。实际上，这种加速能力提供了其他替代方案无法实现的响应能力，使从高度不稳定的平台（例如在崎岖地形上快速移动的地面车辆和小型水面舰艇）获得稳定视觉成为可能，实现无延迟远程呈现、多目标跟踪等。
糖尿病眼科筛查 - BEST
糖尿病眼部筛查可筛查患者是否存在一种称为糖尿病视网膜病变的疾病，这种疾病会损害视网膜。由于糖尿病，血液中葡萄糖水平升高会导致视网膜血管受损。这会导致视力丧失和失明。糖尿病眼部筛查服务的目的是通过早期发现和治疗视网膜病变来降低糖尿病患者失明的风险。这是糖尿病护理的重要组成部分。
E 标题：眼科手术或治疗
NC 盲人服务部政策与程序职业康复节：E 标题：眼科手术或治疗指南当前生效日期：07/12 修订历史修订于 01/97；05/03；02/08；04/08；03/09；05/09；12/09；01/11；12/14 当确定 (a) 某人患有失明或视力障碍，并且严重妨碍其获得就业结果，(b) 可以合理预期该人在就业结果方面会从 VR 服务中受益，以及 (c) 该人需要 VR 服务来准备、进入、从事或保留有报酬的工作时，个人便有资格获得职业康复 (VR) 服务。即使某人有视力障碍，也应进行彻底的分析以确定是否存在残疾。下面列出了 VR 人员在赞助眼科手术和/或治疗方面应遵循的具体指导方针。白内障 1. 白内障手术适用于视力较好的眼睛矫正视力低于 20/50 的个人。白内障手术仅适用于一只眼睛，通常是视力较差的眼睛。极少数例外情况可由国家咨询眼科医生批准。例外情况需要提供职业医疗必要性的证明（例如 CDL 眼科检查失败）。后囊下白内障手术需要由国家咨询眼科医生批准。例如：a. 某人的矫正视力为 OD 20/50 和 OS 20/70，OS 视力下降是由于白内障造成的。 DSB VR 服务将只为左眼提供协助，这通常会使该人左眼的视力达到 20/20。b. 某人的矫正视力为 20/30 OD 和 20/70 OS，但因白内障导致视力下降。此人目前不符合 DSB VR 协助的资格。2. 在没有植入物的白内障手术后，州机构可能会提供一副永久性白内障眼镜。如果推荐，也可能提供临时白内障眼镜。3. VR 现场工作人员可能会批准无晶状体隐形眼镜。如果确定该人有资格接受服务，VR 现场工作人员可能会批准其他类型的隐形眼镜和普通眼镜的建议。4. 白内障手术后，VR 现场工作人员可能会批准 UV-400 镜片、Photogray Extra 或 Tint No. 1 的请求。这些请求应仅在病理学指示的适当光敏感情况下获得批准。人工晶状体植入术 1. 单侧原发性和继发性人工晶状体植入术
眼科中的人工智能和深度学习
基于深度学习（DL）的摘要人工智能（AI）近年来引起了全球的巨大兴趣。dl在图像识别，语音识别和自然语言处理中已被广泛采用，但才开始对医疗保健产生影响。在眼科中，DL已应用于眼底照片，光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病性视网膜病变和早产性视网膜病时，达到了稳健的分类性能，青光眼样椎间盘，黄斑湿度和与年龄相关的念珠菌变性。dl可以与远程医疗一起使用，作为筛查，诊断和监测初级保健和社区环境中患者的主要眼科疾病的可能解决方案。尽管如此，在眼科中使用DL的DL也存在潜在的挑战，包括临床和技术挑战，算法结果的解释性，医疗问题以及医生以及患者对AI“ BlackBox”算法的接受。dl可能会彻底改变未来的眼科。本综述提供了针对眼科应用程序所描述的最新DL系统，临床部署的潜在挑战和前进的路径。