전방 segment 안과 질환에서 인공지능의 응용: 다양성과 표준화

기계 학습(ML) 및 심층 학습(DL) 기술에 기반한 인공지능(AI)은 이 시대에 엄청난 전 세계적인 관심을 받고 있습니다. 최근 연구들은 AI 시스템이 다양한 작업, 특히 이미지 인식 분야에서 개선된 능력을 제공할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 이미지 중심의 세분과로서 안과학은 AI 연구의 최전선 중 하나가 되었습니다. 광학 단층 촬영, 슬릿램프 이미지 및 일반적인 안구 이미지를 학습한 AI는 녹내장, 각막 아크 및 백내장 탐지에서 강력한 성능을 달성할 수 있습니다. 게다가, 다른 형태의 데이터를 기반으로 한 AI 모델도 만족스러운 성과를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 안과학에 대한 AI 응용에는 데이터 세트의 표준화, AI 모델의 검증 및 적용 가능성, 윤리적 문제 등 여러 가지 도전 과제가 발생했습니다. 이 검토에서는 전방 segment 안과 질환에서 최첨단 AI 응용의 현황, 임상 적용의 잠재적 도전 과제 및 우리의 전망을 요약했습니다.