कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नेत्र विज्ञान निवासियों के ज्ञान, दृष्टिकोण और प्रदर्शन पर प्रभाव: एक प्रणालीबद्ध समीक्षा

इस प्रणालीबद्ध समीक्षा ने नेत्र विज्ञान निवासियों के ज्ञान, दृष्टिकोण और प्रदर्शन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की भूमिका की जांच की। हमने "कृत्रिम बुद्धिमत्ता", "गहरी शिक्षा", "नेत्र विज्ञान", " ocular शल्यचिकित्सा", और "शिक्षा" और उनके पर्यायवाची शब्दों का उपयोग करते हुए अंतरराष्ट्रीय डेटाबेसों में व्यापक प्रणालीबद्ध खोज की, जिसमें PubMed, Web of Science, Scopus, CINAHL (कुलांकित स्वैच्छिक एवं सहयोगी स्वास्थ्य साहित्य के लिए इंडेक्स) और शिक्षा संसाधन सूचना केंद्र (ERIC) शामिल हैं। कीवर्ड 1 जनवरी 2018 से 15 अप्रैल 2024 के बीच प्रकाशित चिकित्सा अनुसंधान अध्ययनों से निकाले गए थे। इन अध्ययनों की गुणवत्ता का मूल्यांकन STORBE, JADA, और JBI मूल्यांकन उपकरणों का उपयोग करके किया गया। परिभाषित मानदंडों के आधार पर छह अध्ययन चुने गए। विशेष रूप से, इन अध्ययनों में से पांच ने दृष्टिहीनता, कार्नियल रोगों (कन्फोकल माइक्रोस्कोप का उपयोग करते हुए), मधुमेह रेटिनोपैथी के चरण, पीछे के खंड के अल्ट्रासोनोग्राफी में असामान्य findings, जिसमें रेटिना का अलगाव, पीछे का वायटरस अलगाव, और वायटरस रक्तस्राव, और 13 फंडस रोगों का निदान करने में AI हस्तक्षेपों की प्रभावशीलता की जांच की। एक अध्ययन ने मोतियाबिंद शल्यचिकित्सा में फीडबैक प्रदान करने के लिए AI मॉडल के उपयोग के बारे में निवासियों के दृष्टिकोण की जांच की। सभी छह अध्ययनों ने सकारात्मक परिणाम दिखाए। हमारे प्रणालीबद्ध खोज के माध्यम से पाए गए अध्ययनों की छोटी संख्या और जांचे गए परिणामों और अध्ययन सेटिंग में भिन्नताओं के कारण, मेटा-एनालिसिस करना संभव नहीं था। निवासियों के निदान प्रदर्शन में सुधार और मोतियाबिंद शल्यचिकित्सा में AI मॉडल की उपयोगिता के प्रति उनके दृष्टिकोण पर सकारात्मक रिपोर्ट के बावजूद, इस क्षेत्र में और अधिक अध्ययन करने की सिफारिश की गई है। ये अध्ययन पिछले जांचों को समान अध्ययन सेटिंग का उपयोग करते हुए दोहराना चाहिए, जबकि उच्च गुणवत्ता मानकों को बनाए रखते हुए और मौजूदा सीमाओं को संबोधित करना चाहिए।