简介:摘要目前人工智能(AI)在多种眼科疾病的诊断治疗中取得了日益广泛的应用,但依然存在很多问题。由于AI产品的准确性缺乏标准测试集、金标准以及公认的评价体系,难以对多项研究结果进行横向比较。而在图像生成领域,评价体系更存在较大空白。在临床应用中,眼科AI研究常与临床实际需求脱节,被寄予了过高的期望,且对临床数据的质量及数量均具有较高的要求,限制了AI研究成果转化。利用眼底影像对全身性疾病进行预测、识别是新晋的研究热点,但其研究结果缺乏可解释性,限制了临床医生的接受度。眼科AI研究也因缺乏完善的法律规定、监管机制,涉及患者隐私风险及数据安全,且存在因商业化加重医疗资源不公平性的风险,而饱受伦理争议。
简介:摘要随着社会进步和人们健康意识的觉醒,人口老龄化问题的不断加剧,人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均,药物研制周期长、费用高,以及医务人员培养成本过高等问题。与此同时,图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能(ArtificialIntelligence)技术新一轮的发展。对于医疗进步的现实需求极大地刺激并推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。本文在智能医疗国内外的发展热度不断提升的背景下,主要介绍了智能医疗的应用场景及国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例,以期提高人们对人工智能在医疗领域应用的重视和发展投入。