文献类型：期刊文章

作　　者：叶旭[1] 杜一[1] 崔文娟[1] 沈俊杰[2] 谢靖[2] 王露笛[1]

YE Xu;DU Yi;CUI Wenjuan;SHEN Junjie;XIE Jing;WANG Ludi(Computer Network Information Center,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100083,China;Changsha Aier Eye Hospital,Changsha,Hunan 410015,China)

机构地区：[1]中国科学院计算机网络信息中心,北京100083 [2]爱尔眼科医院集团股份有限公司,湖南长沙410015

出　　处：《数据与计算发展前沿》

基　　金：中国科学院科技服务网络计划(STS计划)区域重点项目(KFJ-STS-QYZD-2021-11-001)。

年　　份：2024

卷　　号：6

期　　号：2

起止页码：117-133

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2023_2024、普通刊

摘　　要：【应用背景】随着数据的爆炸式增长、算法的不断改进以及计算能力的快速发展,机器学习在教育、金融、制造和医疗等领域均得到了广泛应用。在眼健康领域,机器学习也已经在疾病诊断、疾病分级、医学检查和疾病早期筛查等许多任务上实现了初步应用。【方法】本文通过对眼健康领域国内外相关文献的调研,从眼科疾病类别、就诊阶段、数据类型及技术类型4个不同维度对领域应用进行了梳理与分析,并对接下来的研究做出相应的展望。【结果】基于调研分析的结果可以看出,在眼健康领域中,机器学习技术主要以图像数据为主,围绕疾病诊断与分级展开。同时在疾病早期筛查和疾病风险预测等处于疾病发展早期阶段的任务上也取得了不错的表现。【结论】通过将机器学习技术应用到眼科诊疗过程的各个阶段,有望降低眼科医生负担、提升眼科医生工作效率、帮助控制患者病情发展、提升患者生活质量并降低患者治疗的经济成本和时间成本。

关 键 词：眼健康 机器学习  大数据技术  

分 类 号：R77] TP181[临床医学类]