2018 noviembre; 67: 1-29. doi: 10.1016 / j.preteyeres.2018.07.004. Epub 2018 1 de agosto
Resumen
Los principales avances en las tecnologías de diagnóstico están ofreciendo una visión sin precedentes de la condición de la retina y más allá de la enfermedad ocular. Las imágenes digitales que proporcionan millones de conjuntos de datos morfológicos se pueden analizar de manera rápida y no invasiva de manera integral utilizando inteligencia artificial (IA). Los métodos basados en el aprendizaje automático (ML) y particularmente el aprendizaje profundo (DL) son capaces de identificar, localizar y cuantificar características patológicas en casi todas las enfermedades maculares y retinianas. Las redes neuronales convolucionales imitan así el camino del cerebro humano para el reconocimiento de objetos a través del aprendizaje de características patológicas de conjuntos de entrenamiento, ML supervisado o incluso extrapolación de patrones reconocidos independientemente, ML no supervisado. Los métodos de análisis de la retina basados en IA son diversos y difieren ampliamente en su aplicabilidad, Interpretabilidad y fiabilidad en diferentes conjuntos de datos y enfermedades. Los sistemas completamente automatizados basados en IA han sido aprobados recientemente para la detección de la retinopatía diabética (DR). El potencial general de ML / DL incluye el cribado, la clasificación diagnóstica y la orientación de la terapia con detección automática de la actividad de la enfermedad, recurrencias, cuantificación de los efectos terapéuticos e identificación de objetivos relevantes para nuevos enfoques terapéuticos. Las predicciones y las conclusiones de pronóstico amplían aún más el beneficio potencial de la IA en la retina, lo que permitirá una atención médica personalizada, así como un manejo a gran escala y capacitará al oftalmólogo para proporcionar diagnóstico / terapia de alta calidad y tratar con éxito la complejidad de la oftalmología del siglo XXI. Los sistemas completamente automatizados basados en IA han sido aprobados recientemente para la detección de la retinopatía diabética (DR). El potencial general de ML / DL incluye el cribado, la clasificación diagnóstica y la orientación de la terapia con detección automática de la actividad de la enfermedad, recurrencias, cuantificación de los efectos terapéuticos e identificación de objetivos relevantes para nuevos enfoques terapéuticos. Las predicciones y las conclusiones de pronóstico amplían aún más el beneficio potencial de la IA en la retina, lo que permitirá una atención médica personalizada, así como un manejo a gran escala y capacitará al oftalmólogo para proporcionar diagnóstico / terapia de alta calidad y tratar con éxito la complejidad de la oftalmología del siglo XXI. Los sistemas completamente automatizados basados en IA han sido aprobados recientemente para la detección de la retinopatía diabética (DR). El potencial general de ML / DL incluye el cribado, la clasificación diagnóstica y la orientación de la terapia con detección automática de la actividad de la enfermedad, recurrencias, cuantificación de los efectos terapéuticos e identificación de objetivos relevantes para nuevos enfoques terapéuticos. Las predicciones y las conclusiones de pronóstico amplían aún más el beneficio potencial de la IA en la retina, lo que permitirá una atención médica personalizada, así como un manejo a gran escala y capacitará al oftalmólogo para proporcionar diagnóstico / terapia de alta calidad y tratar con éxito la complejidad de la oftalmología del siglo XXI. clasificación diagnóstica, así como orientación de la terapia con detección automática de actividad de la enfermedad, recurrencias, cuantificación de efectos terapéuticos e identificación de objetivos relevantes para nuevos enfoques terapéuticos. Las predicciones y las conclusiones de pronóstico amplían aún más el beneficio potencial de la IA en la retina, lo que permitirá una atención médica personalizada, así como un manejo a gran escala y capacitará al oftalmólogo para proporcionar diagnóstico / terapia de alta calidad y tratar con éxito la complejidad de la oftalmología del siglo XXI. clasificación diagnóstica, así como orientación de la terapia con detección automática de actividad de la enfermedad, recurrencias, cuantificación de efectos terapéuticos e identificación de objetivos relevantes para nuevos enfoques terapéuticos. Las predicciones y las conclusiones de pronóstico amplían aún más el beneficio potencial de la IA en la retina, lo que permitirá una atención médica personalizada, así como un manejo a gran escala y capacitará al oftalmólogo para proporcionar diagnóstico / terapia de alta calidad y tratar con éxito la complejidad de la oftalmología del siglo XXI.
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