【摘 要】
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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,
【机 构】
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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
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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.
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