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guidelines on clinical research evaluation of artificial intelligence in ophthalmology(2023)

International Journal of ophthalmology(English edition) 2023年第9期16卷 1361-1372页

作者： Wei-Hua Yang Yi Shao Yan-Wu Xu expert workgroup of guidelines on clinical research evaluation of artificial intelligence in ophthalmology(2023) Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch of Chinese Medicine Education Association Intelligent Medicine Committee of Chinese Medicine Education Association Shenzhen Eye Institute Shenzhen Eye HospitalShenzhen 518040Guangdong ProvinceChina The First Affiliated Hospital of Nanchang University Nanchang 330006Jiangxi ProvinceChina School of Future Technology South China University of TechnologyGuangzhou 510641Guangdong ProvinceChina Pazhou Lab Guangzhou 510320Guangdong ProvinceChina 不详

With the upsurge of artificial intelligence(AI)technology in the medical field,its application in ophthalmology has become a cutting-edge research ***,machine learning techniques have shown remarkable achievements in diagnosing,intervening,and predicting ophthalmic *** meet the requirements of clinical research and fit the actual progress of clinical diagnosis and treatment of ophthalmic AI,the Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch and the Intelligent Medicine Committee of Chinese Medicine Education Association organized experts to integrate recent evaluation reports of clinical AI research at home and abroad and formed a guideline on clinical research evaluation of AI in ophthalmology after several rounds of discussion and *** main content includes the background and method of developing this guideline,an introduction to international guidelines on the clinical research evaluation of AI,and the evaluation methods of clinical ophthalmic AI *** guideline introduces general evaluation methods of clinical ophthalmic AI research,evaluation methods of clinical ophthalmic AI models,and commonly-used indices and formulae for clinical ophthalmic AI model evaluation in detail,and amply elaborates the evaluation methods of clinical ophthalmic AI *** guideline aims to provide guidance and norms for clinical researchers of ophthalmic AI,promote the development of regularization and standardization,and further improve the overall level of clinical ophthalmic AI research evaluations.

关键词： artificial intelligence ophthalmology evaluation clinical research machine learning deep learning

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眼科人工智能临床研究评价指南(2023)

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国际眼科杂志 2023年第7期23卷 1064-1071页

作者：杨卫华邵毅许言午《眼科人工智能临床研究评价指南(2023)》专家组中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国医药教育协会智能医学专业委员会中国广东省深圳市眼科医院、深圳市眼病防治研究所 518040 南昌大学第一附属医院眼科中国江西省南昌市330006 华南理工大学未来技术学院中国广东省广州市510641 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 中国广东省广州市510320 不详

人工智能(AI)技术在医学领域的应用是当前的热点。眼科作为医学领域中的AI应用前沿专业之一,运用机器学习技术应用于诊断、干预和预测眼科疾病方面取得了显著的成果。基于眼科AI临床研究的需求,为契合眼科AI临床诊疗发展的实际情况,中... 详细信息

人工智能(AI)技术在医学领域的应用是当前的热点。眼科作为医学领域中的AI应用前沿专业之一,运用机器学习技术应用于诊断、干预和预测眼科疾病方面取得了显著的成果。基于眼科AI临床研究的需求,为契合眼科AI临床诊疗发展的实际情况,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和智能医学专业委员会组织专家结合近年来国内外AI临床研究的评价报告,经过多轮讨论和修改,形成了针对眼科AI临床研究的评价指南。该指南包括了眼科AI临床研究评价指南制定的背景和方法、AI临床研究评价的国际指南介绍、眼科AI临床研究评价方法等内容,详细介绍了眼科AI临床研究通用评价方法、眼科AI临床研究模型评价方法、常用眼科AI临床研究模型评价指标和计算公式,并详细阐述了眼科AI临床试验评价方法。该指南的制定旨在为眼科AI临床研究人员提供指导和规范,并推动眼科AI临床研究的评价向着规范化和标准化方向发展,进一步提高眼科AI临床研究评价的整体水平。

关键词：人工智能眼科评价临床研究机器学习深度学习

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expert recommendations on data collection and annotation of two dimensional ultrasound images in azoospermic males for evaluation of testicular spermatogenic function in intelligent medicine

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Intelligent Medicine 2022年第2期2卷 97-102页

作者： Wanling Huang Yifan Xiang Yahan Yang Qing Tang Guangjian Liu Hong Yang Erjiao Xu Huitong Lin Zhixing Zhang Zhe Ma Zhendong Li Ruiyang Li Anqi Yan Haotian Lin Zhu Wang Chinese Association of artificial intelligence Medical artificial intelligence Branch of the Guangdong Medical Association Department of Medical Ultrasonics Institute of Diagnostic and Interventional UltrasoundFirst Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen UniversityGuangzhouGuangdong 510080China State Key Laboratory of ophthalmology Zhongshan Ophthalmic CenterSun Yat-Sen UniversityGuangzhouGuangdong 510080China Department of Medical Ultrasound First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510120China Department of Medical Ultrasonics Sixth Affiliated HospitalSun Yat-Sen UniversityShenzhen 510665China Department of Medical Ultrasound First Affiliated Hospital of Guangxi Medical UniversityNanningGuangxi Zhuang Autonomous Region530021China Department of Medical Ultrasonics Eighth Affiliated HospitalSun Yat-Sen UniversityShenzhen 518033China Department of Medical Ultrasonics Seventh Affiliated HospitalSun Yat-Sen UniversityShenzhen 518107China NHC Key Laboratory of Male Reproduction and Genetics Guangdong Provincial Reproductive Science InstituteGuangdong Provincial Fertility HospitalGuangzhouGuangdong 510600China Department of Medical Ultrasonics First Affiliated Hospital of Shandong First Medical UniversityShandong Provincial Qianfoshan HospitalJinanShandong 250014China Department of Medical Ultrasonics Lanzhou University Second HospitalLanzhouGansu 730030China Zhongshan School of Medicine Sun Yat-Sen UniversityGuangzhouGuangdong 510080China 不详

Testicular two-dimensional ultrasound is a testing modality that is often used to evaluate azoospermia and other related *** the continuous development of deep learning in recent years,the combination of deep learning and testicular ultrasound appears unstoppable despite a lack of relevant *** of the major problems associated with the digitization of ultrasound images is the uneven quality of data however,and a standardized data source and acquisition process has not yet been *** a standard could fill the current gap,and establish acquisition criteria for ultrasound images of testes during the male reproductive period,including grayscale ultrasound,shear wave elastography,and contrast-enhanced *** following these guidelines the quality of testicular ultrasound images would be improved and standardized,which would lay a solid foundation for the standardization of testicular ultrasound images,and assist automated evaluation of testicular spermatogenic function of whole testis in azoospermic males.

关键词： Ultrasound Azoopsermia Testicular spermatogenic function

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眼科人工智能临床应用伦理专家共识(2023)

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中华实验眼科杂志 2023年第1期41卷 1-7页

作者：《眼科人工智能临床应用伦理专家共识(2023)》专家组中国医药教育协会数字影像与智能医疗分会,中国医药教育协会智能医学专业委员会邵毅杨卫华刘祖国陈蔚谭钢杨文利黄锦海张慧杨于力徐积兄赵慧魏锐利周吉银周永进许言午不详南昌大学第一附属医院眼科南昌330006 暨南大学附属深圳眼科医院深圳市眼科医院大数据与人工智能办公室深圳518040 厦门大学附属厦门眼科中心厦门大学附属翔安医院厦门大学眼科研究所福建省眼科与视觉科学重点实验室厦门361102 温州医科大学附属眼视光医院南华大学附属第一医院首都医科大学附属北京同仁医院复旦大学附属眼耳鼻喉科医院昆明医科大学第一附属医院陆军军医大学第一附属医院上海交通大学医学院附属第一人民医院海军军医大学第二附属医院陆军军医大学第二附属医院深圳大学医学部生物医学工程学院北京百度网讯科技有限公司

人工智能(AI)已广泛用于眼部相关疾病的辅助诊断、治疗过程监测和预后判断,随着AI技术在眼科诊疗中应用研究的不断发展,AI的作用日益受到关注。眼睛是由神经组织、肌肉组织、腺体组织和骨组织等组成的复杂感觉器官,其解剖的透明性特点... 详细信息

人工智能(AI)已广泛用于眼部相关疾病的辅助诊断、治疗过程监测和预后判断,随着AI技术在眼科诊疗中应用研究的不断发展,AI的作用日益受到关注。眼睛是由神经组织、肌肉组织、腺体组织和骨组织等组成的复杂感觉器官,其解剖的透明性特点为眼科疾病及部分全身疾病诊断的检查提供了可视化条件,为AI技术的广泛应用奠定了医工交叉研究的基础,使眼科成为AI技术在医学诊疗中应用的主要领域。然而,AI-医疗交叉研究涉及人体大数据和影像结果的使用,其临床应用面临诸多伦理问题,而目前AI与医务人员对AI在医学研究中应用的伦理规范意识尚未建立,各管理层面对相关的伦理规范指导性和监管系统尚未完全形成。中国医药教育协会数字影像与智能医疗分会、中国医药教育协会智能医学专委会组织眼科专家、AI相关专家和科技伦理相关专家组成"眼科人工智能临床应用伦理专家共识(2023)"专家组,针对AI在眼科应用临床实践中存在的法律法规进行复习,对存在的伦理风险进行多维度、多层次梳理、讨论并提出建议或解决方案,目的是在保障患者数据安全和个人权益的同时,提高医务人员工作质量和效率,推动我国眼科AI的临床应用和发展。

关键词：人工智能眼科伦理临床应用

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人工智能在甲状腺相关性眼病中的应用指南(2023)

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眼科新进展 2023年第11期43卷 841-847页

作者：《人工智能在甲状腺相关性眼病中的应用指南(2023)》专家组中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国医师协会眼科分会眼肿瘤专委会国际转化医学会眼科专业委员会中国眼科影像研究专家组邵毅马建民谭佳裴重刚黄晓明谭钢陶文思黄锦海杨新吉刘小伟李光宇吴桐许言午杨卫华李世迎迟玮胡亮接英黄晓丹李凯军马健王佰亮彭娟张慧刘昳李程刘光辉邹文进谢华桃李中文王耀华文丹田磊王燊张青刘春玲黄明海邓志宏刘华林志荣王沙温鑫易湘龙吴恺石文卿葛倩敏王烽不详复旦大学附属眼耳鼻喉科医院首都医科大学附属北京同仁医院中南大学湘雅医院南昌大学第一附属医院四川眼科医院南华大学附属第一医院美国Bascom Palmer眼科医院中国人民解放军总医院北京协和医院吉林大学第二医院华南理工大学深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所厦门大学附属翔安医院中山大学中山眼科中心温州医科大学附属眼视光医院浙江大学医学院附属第二医院广西医科大学第一附属医院广州医科大学附属第二医院昆明医科大学第一附属医院南京中医药大学附属南京市中医院厦门大学眼科研究所福建中医药大学附属人民医院华中科技大学同济医学院附属协和医院温州医科大学附属宁波市眼科医院南昌大学附属眼科医院新乡医学院第一附属医院安徽医科大学第二附属医院四川大学华西医院南宁爱尔眼科医院中南大学湘雅三医院锦州医科大学附属第三医院厦门大学附属厦门眼科中心中山大学附属孙逸仙纪念医院新疆医科大学第一附属医院复旦大学附属金山医院梅州市人民医院

甲状腺相关性眼病(TAO)是一种与甲状腺功能障碍相关的复杂眼眶病,严重危害患者视功能、损害患者容貌外观和降低患者生活质量。TAO的诊断和管理复杂,近几年,基于人工智能(AI)算法的医疗应用已经被开发,这些应用已被证明在筛查许多慢性眼... 详细信息

甲状腺相关性眼病(TAO)是一种与甲状腺功能障碍相关的复杂眼眶病,严重危害患者视功能、损害患者容貌外观和降低患者生活质量。TAO的诊断和管理复杂,近几年,基于人工智能(AI)算法的医疗应用已经被开发,这些应用已被证明在筛查许多慢性眼病方面是有效的。自动化AI设备的先进特性,如快速性、便携性和多平台兼容性,使得临床上对这些疾病的早期诊断和详细评估取得了重大进展。本文就AI在TAO临床诊断、活动度评价和严重程度分级以及治疗结果预测等方面的应用形成共识,为AI在TAO中的进一步研究和应用提供参考。

关键词：甲状腺相关眼病人工智能深度学习自动诊断

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