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인공지능은 다학제적이고 협력적인 과학으로, 이미지 특징 추출 및 처리를 위한 심층 학습의 능력은 안과 문제를 다루는 데 독특한 이점을 제공합니다. 심층 학습 시스템은 녹내장에서 망막 신경 섬유층 결함, 시신경 두부 손상, 시신경 유출 등의 특성 있는 망막 병변을 진단하는 데 안과 의사를 도울 수 있습니다. 이러한 병변의 조기 발견은 구조적 손상을 지연시키고, 시각 기능을 보호하며, 시야 손상을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 심층 학습의 발전은 깊은 합성곱 신경망의 출현으로 이어졌으며, 이는 시야 계측기, 망막 촬영 및 광학 단층촬영과 같은 테스트 장치와 인공지능의 통합을 촉진하여 임상 녹내장 진단 및 예측 기술의 더 빠른 발전을 이끌고 있습니다. 이 기사는 녹내장 진단 및 예측 분야에서 시야, 망막 사진촬영 및 광학 단층촬영과 결합된 인공지능의 발전을 자세히 설명하며, 그 중 일부는 익숙하지만 일부는 널리 알려지지 않은 것입니다. 그런 다음 이 단계의 도전 과제와 향후 임상 응용의 전망을 더 탐구합니다. 앞으로 인공지능과 의료 기술 간의 깊은 협력이 데이터셋과 임상 응용 규칙을 더욱 표준화하고, 녹내장 진단 및 예측 도구를 단일 방향으로 간소화하여 다수의 민족에게 혜택을 줄 것입니다.
Zhang et al. (목,)은 이 문제를 연구했습니다.