論文の概要: Deep Learning for Ophthalmology: The State-of-the-Art and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04073v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 18:53:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-09 14:55:16.518111
- Title: Deep Learning for Ophthalmology: The State-of-the-Art and Future Trends
- Title（参考訳）: 眼科の深層学習 : 現状と今後の展望
- Authors: Duy M. H. Nguyen, Hasan Md Tusfiqur Alam, Tai Nguyen, Devansh Srivastav, Hans-Juergen Profitlich, Ngan Le, Daniel Sonntag,
- Abstract要約: 人工知能(AI)の出現は眼科領域において新たな時代を迎えている。
本総説では, 深層学習(DL)の様々な眼環境における最先端の応用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.893548922956548
- License:
- Abstract: The emergence of artificial intelligence (AI), particularly deep learning (DL), has marked a new era in the realm of ophthalmology, offering transformative potential for the diagnosis and treatment of posterior segment eye diseases. This review explores the cutting-edge applications of DL across a range of ocular conditions, including diabetic retinopathy, glaucoma, age-related macular degeneration, and retinal vessel segmentation. We provide a comprehensive overview of foundational ML techniques and advanced DL architectures, such as CNNs, attention mechanisms, and transformer-based models, highlighting the evolving role of AI in enhancing diagnostic accuracy, optimizing treatment strategies, and improving overall patient care. Additionally, we present key challenges in integrating AI solutions into clinical practice, including ensuring data diversity, improving algorithm transparency, and effectively leveraging multimodal data. This review emphasizes AI's potential to improve disease diagnosis and enhance patient care while stressing the importance of collaborative efforts to overcome these barriers and fully harness AI's impact in advancing eye care.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の出現、特に深層学習(DL)は眼科領域において新たな時代を迎えており、後部眼疾患の診断と治療の変革的可能性を提供している。
本稿では,糖尿病網膜症,緑内障,加齢に伴う黄斑変性,網膜血管セグメンテーションなど,さまざまな眼疾患におけるDLの最先端的応用について検討する。
我々は,CNN,アテンション機構,トランスフォーマーベースモデルなどの基礎的ML技術と高度なDLアーキテクチャの概要を概観し,診断精度の向上,治療戦略の最適化,患者ケア全体の改善にAIが果たす役割を強調した。
さらに、データの多様性の確保、アルゴリズムの透明性の向上、マルチモーダルデータの有効活用など、AIソリューションを臨床実践に統合する上での重要な課題も提示する。
このレビューでは、AIが病気の診断を改善し、患者のケアを強化する可能性を強調しながら、これらの障壁を克服し、アイケアの進歩におけるAIの影響を完全に活用することの重要性を強調している。
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