眼科医生人工智能初学者指南

人工智能（AI）在眼科领域的融合促进了该学科的发展，为提高诊断准确性、患者护理和治疗效果提供了机会。本文旨在提供对人工智能在眼科应用的基础了解，重点是解释与人工智能驱动的诊断相关的研究。我们讨论的核心是探索各种人工智能方法，包括用于检测和量化成像数据中的眼科特征的深度学习（DL）框架，以及使用迁移学习在有限数据集中进行有效的模型训练。该论文强调了高质量、多样化的数据集对于训练人工智能模型的重要性，以及透明报告方法的必要性，以确保人工智能研究的可重复性和可靠性。此外，我们解决人工智能诊断的临床影响，强调最大限度地减少假阴性以避免漏诊和减少假阳性以防止不必要的干预之间的平衡。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差，强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之，本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本，指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。该论文还讨论了人工智能模型的伦理考虑和潜在偏差，强调了在临床环境中持续监测和改进人工智能系统的重要性。总之，本文可以作为眼科医生了解其领域人工智能基础知识的入门读本，指导他们了解解释人工智能研究的关键方面以及将人工智能融入临床实践的实际考虑因素。