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인공지능(AI)은 기계 지능으로도 알려져 있으며, 인간의 지능을 활용하여 기계를 운영하는 과학의 한 분야이다. AI는 컴퓨터 프로그램을 통해 인간의 지능을 구현하는 기술을 의미한다. 의료에서 질병의 예방, 진단 및 관리를 정밀하게 수행하는 것까지, AI는 안과를 포함한 다양한 학제 간 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 안과는 질병 진단이 이미징에 크게 의존하기 때문에 의료 분야에서 AI의 최전선에 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 AI 스크리닝 및 예측 모델이 가장 일반적인 시각 장애 및 실명 질환인 녹내장, 백내장, 연령 관련 황반 변성(ARMD), 그리고 당뇨병성 망막병증(DR)에 적용되었다. AI의 의학적 성공은 주로 여러 층으로 구성된 시뮬레이션된 뉴런의 깊이 있는 학습 알고리즘의 개발 덕분이다. 이러한 모델은 데이터의 표현을 여러 수준의 추상화에서 학습할 수 있다. Inception-v3 알고리즘 및 전이 학습 개념은 DR 및 ARMD에 적용되어 자연 이미지(비의료 이미지)에서 학습한 망막 이미지 특징을 재사용하여 일반적으로 사용되는 훈련 데이터의 일부(<1%)로 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되었다. 훈련된 AI 시스템은 광학 단층 촬영 이미지에서 ARMD 및 당뇨병성 황반 부종을 분류하는 데 있어 인간 전문가와 동등한 성능을 달성하였다. 본 연구에서는 AI의 기본 개념과 이 네 가지 주요 안구 질환에 대한 적용을 강조하고, 현재의 도전 과제 및 안과에서의 전망에 대해 논의한다.
Sheng 외 (금요일), 이 질문을 연구했다.