标准与规范
人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024)
中华实验眼科杂志, 2024,42(8) : 689-697. DOI: 10.3760/cma.j.cn115989-20231207-00200
摘要

未经矫正的近视会影响人类的视力和视觉功能,是一个全球性的公共卫生问题。不断增加的近视人口正在给卫生保健系统带来越来越大的负担。此外,高度近视或病理性近视会增加视网膜病变等并发症的风险,从而导致不可逆转的视觉障碍。因此,近视的及时发现与干预、并发症的及早发现与治疗至关重要。基于医疗大数据的人工智能(AI)模型具有辅助指导近视个体化诊断和治疗的潜力,AI作为近视高发病率和患病率的一种潜在可行的解决方案,在早期识别、风险分层、进展预测和及时干预等方面具有重要价值。本专家共识由中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学协会眼科专业委员会组织专家制定,总结目前AI在近视防治中的应用现状,分析目前面临的重要挑战,提出AI在近视防治领域的未来方向,旨在为AI在近视防治和精准医疗中的应用提供参考。

引用本文: 《人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024)》专家组, 国际转化医学会眼科学专委会, 中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会, 等.  人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024) [J] . 中华实验眼科杂志, 2024, 42(8) : 689-697. DOI: 10.3760/cma.j.cn115989-20231207-00200.
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1 《人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024)》制定背景和方法

目前,全世界有超过20亿人患有近视(定义为屈光度≥-0.50 D),其中15%为高度近视(定义为屈光度≥-6.0 D)。在亚洲,近视患病率高达80%以上,到2050年,预计全世界将有近50亿人患有近视,占全球预计人口的近一半,这将给医疗保健服务带来巨大负担。一项调查表明,仅2015年,全球因未矫正的近视和近视性黄斑变性导致的视力障碍和盲造成的潜在全球经济生产力损失高达2 440亿美元。病理性近视是近视相关不可逆视力损害的主要原因,脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)、黄斑萎缩、黄斑裂孔、视网膜变性和孔源性视网膜脱离等是其常见并发症。近视已成为全球性的公共卫生问题,因此,应对近视大流行的策略至关重要,如早期识别、定期随访和及时干预高危近视人群。

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