典型文献
眼科人工智能研究的相关问题
文献摘要：
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。
文献关键词：
人工智能;诊断技术，眼科;图像解释，计算机辅助;述评
中图分类号：
作者姓名：
陈有信;冯时;赵清
作者机构：
中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院眼科, 北京 100730
文献出处：
引用格式：
[1]陈有信;冯时;赵清-.眼科人工智能研究的相关问题)[J].中华眼底病杂志,2022(02):89-92
A类：
B类：
眼科疾病,诊断治疗,益广,标准测试集,金标准,横向比较,图像生成,寄予,临床数据,研究成果转化,用眼,眼底影像,全身性,可解释性,临床医生,接受度,法律规定,监管机制,患者隐私,隐私风险,医疗资源,不公平性,饱受,伦理争议,诊断技术,图像解释,计算机辅助
AB值：
0.462267
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