論文の概要: Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07609v2
- Date: Sun, 28 Apr 2024 15:36:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 00:34:56.098298
- Title: Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade
- Title（参考訳）: 網膜基底画像を用いた心血管疾患とリスクファクターの人工知能 : 過去10年を振り返って
- Authors: Mirsaeed Abdollahi, Ali Jafarizadeh, Amirhosein Ghafouri Asbagh, Navid Sobhi, Keysan Pourmoghtader, Siamak Pedrammehr, Houshyar Asadi, Roohallah Alizadehsani, Ru-San Tan, U. Rajendra Acharya,
- Abstract要約: 近年,様々なCVD関連トピックの分析に人工知能(AI)手法の利用が注目されている。
心臓の機能をよりよく理解し、微小血管の特徴と機能に基づく変化を予想するために、研究者は現在、AIと非侵襲網膜スキャンの統合を検討している。
AIを用いた早期発見と心血管疾患の予測を大規模に活用することにより、医療システムにおける心血管イベントの数や財政的歪みを減少させる大きな可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.500005168315292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Background: Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death globally. The use of artificial intelligence (AI) methods - in particular, deep learning (DL) - has been on the rise lately for the analysis of different CVD-related topics. The use of fundus images and optical coherence tomography angiography (OCTA) in the diagnosis of retinal diseases has also been extensively studied. To better understand heart function and anticipate changes based on microvascular characteristics and function, researchers are currently exploring the integration of AI with non-invasive retinal scanning. There is great potential to reduce the number of cardiovascular events and the financial strain on healthcare systems by utilizing AI-assisted early detection and prediction of cardiovascular diseases on a large scale. Method: A comprehensive search was conducted across various databases, including PubMed, Medline, Google Scholar, Scopus, Web of Sciences, IEEE Xplore, and ACM Digital Library, using specific keywords related to cardiovascular diseases and artificial intelligence. Results: The study included 87 English-language publications selected for relevance, and additional references were considered. This paper provides an overview of the recent developments and difficulties in using artificial intelligence and retinal imaging to diagnose cardiovascular diseases. It provides insights for further exploration in this field. Conclusion: Researchers are trying to develop precise disease prognosis patterns in response to the aging population and the growing global burden of CVD. AI and deep learning are revolutionizing healthcare by potentially diagnosing multiple CVDs from a single retinal image. However, swifter adoption of these technologies in healthcare systems is required.
- Abstract（参考訳）: 背景: 心臓血管疾患(CVD)が世界的な死因である。
近年,様々なCVD関連トピックの分析において,人工知能(AI)手法,特に深層学習(DL)手法の利用が注目されている。
網膜疾患の診断における眼底画像とOCTA(Optical Coherence tomography angiography)の使用も広く研究されている。
心臓の機能をよりよく理解し、微小血管の特徴と機能に基づく変化を予想するために、研究者は現在、AIと非侵襲網膜スキャンの統合を検討している。
AIを用いた早期発見と心血管疾患の予測を大規模に活用することにより、医療システムにおける心血管イベントの数や財政的歪みを減少させる大きな可能性を秘めている。
Method: PubMed, Medline, Google Scholar, Scopus, Web of Sciences, IEEE Xplore, ACM Digital Libraryなど,さまざまなデータベースに対して,心臓血管疾患や人工知能に関連する特定のキーワードを使用して包括的な検索を行った。
結果: 本研究は, 関連性のために選択された87の英語出版物を含み, 追加の参考文献が検討された。
本稿では,人工知能と網膜イメージングを用いた心血管疾患の診断における最近の進歩と課題について概説する。
この分野のさらなる探索のための洞察を提供する。
結論:研究チームは,高齢化とCVDの世界的な負担増加に対応して,正確な疾患予後パターンの開発を試みている。
AIとディープラーニングは、単一の網膜画像から複数のCVDを診断することで、医療に革命をもたらしている。
しかし、これらの技術の医療システムへの迅速な導入が求められている。
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