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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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Guidelines for the standardized diagnosis and treatment of non-specific orbital inflammation(2024)

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International Journal of Ophthalmology(English edition) 2024年第12期17卷 2203-2213页

作者： Yi Shao Jian-Min Ma Hua-Sheng Yang Expert Workgroup of Guidelines for Diagnosis and Treatment of Nonspecific Orbital Inflammation(2024) ophthalmic imaging and intelligent medicine branch chinese medicine education association Ocular Oncology Committee of the Ophthalmology branch of the chinese Medical Doctor association Ophthalmology Committee of International association of Translational medicine Ophthalmology Committee of International association of intelligent medicine chinese ophthalmic imaging Study Groups Department of Ophthalmology Shanghai General HospitalShanghai Jiao Tong University School of MedicineNational Clinical Research Center for Eye DiseasesShanghai 200080China Beijing Tongren Hospital Affiliated to Capital Medical University Beijing 100005China Zhongshan ophthalmic Centre Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510060Guangdong ProvinceChina 不详

Non-specific orbital inflammation(NSOI)is a noninfectious orbital *** it is often considered the most common diagnosis in orbital biopsies,it is an exclusionary diagnosis that requires ruling out systemic disease or other possible *** characteristics include acute orbital signs and symptoms,including pain,proptosis,periorbital edema,chemosis,diplopia,and visual *** clinical manifestations and histological findings of NSOI are heterogeneous,without specific diagnostic criteria or treatment guidelines,which poses significant challenges for diagnosis and *** guideline provides a detailed description of the definition,classification,diagnosis,and treatment of NSOI.

关键词： non-specific orbital inflammation clinical manifestation diagnosis treatment

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Guidelines for the application of artificial intelligence in the diagnosis of anterior segment diseases(2023)

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International Journal of Ophthalmology(English edition) 2023年第9期16卷 1373-1385页

作者： Yi Shao Ying Jie Zu-Guo Liu Expert Workgroup of Guidelines for the application of artificial intelligence in the diagnosis of anterior segment diseases(2023) ophthalmic imaging and intelligent medicine branch of chinese medicine education association Ophthalmology Committee of International association of Translational medicine chinese ophthalmic imaging Study Groups Department of Ophthalmology the First Affiliated Hospital of Nanchang UniversityNanchang UniversityNanchang 330006Jiangxi ProvinceChina Beijing Institute of Ophthalmology Beijing Tongren Eye CenterBeijing Tongren HospitalCapital Medical UniversityBeijing Ophthalmology&Visual Sciences Key LaboratoryBeijing 100730China Eye Institute of Xiamen University Xiamen 361102Fujian ProvinceChina 不详

The landscape of ophthalmology has obser ved monumental shifts with the advent of artificial intelligence(AI)*** article is devoted to elaborating on the nuanced application of AI in the diagnostic realm of anterior segment eye diseases,an area ripe with potential yet complex in its imaging ***,AI’s entrenchment in ophthalmology was predominantly rooted in the posterior ***,the evolution of machine learning paradigms,particularly with the advent of deep learning methodologies,has reframed the *** combined with the exponential surge in available electronic image data pertaining to the anterior segment,AI’s role in diagnosing corneal,conjunctival,lens,and eyelid pathologies has been solidified and has emerged from the realm of theoretical to *** light of this transformative potential,collaborations between the ophthalmic imaging and intelligent medicine Subcommittee of the China Medical education association and the Ophthalmology Committee of the International Translational medicine association have been *** eminent bodies mobilized a consortium of experts to dissect and assimilate advancements from both national and international *** mandate was not limited to AI’s application in anterior segment pathologies like the cornea,conjunctiva,lens,and eyelids,but also ventured into deciphering the existing impediments and envisioning future *** iterative deliberations,the consensus synthesized herein serves as a touchstone,assisting ophthalmologists in optimally integrating AI into their diagnostic decisions and bolstering clinical *** this guideline,we aspire to offer a comprehensive framework,ensuring that clinical decisions are not merely informed but transformed by *** building upon existing literature yet maintaining the highest standards of originality,this document stands as a testament to both innovation and academic integrity,in line with the e

关键词： artificial intelligence corneal disease lens disease conjunctive disease eyelid disease guideline

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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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人工智能在近视防治中的应用专家共识(2024)

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中华实验眼科杂志 2024年第8期42卷 689-697页

作者：《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中国民族医药协会眼视光学分会中国眼科影像研究专家组周行涛向佳邵毅不详复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科上海200433 南昌大学第一附属医院眼科南昌330006

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... 详细信息

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。

关键词：近视人工智能机器学习深度学习

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眼部超声可视化生物规范测量指南(2024)

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眼科新进展 2024年第6期44卷 421-427页

作者：中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会及智能医学专委会国际转化医学会眼科学专委会中国眼科影像研究专家组邵毅杨文利不详欧洲自然科学院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国际眼超声诊断学会中国医师协会眼科医师分会眼超声诊断学组

超声检查和测量的准确性对眼部疾病的诊断有着重要意义。常用的眼超声检查主要包括A型超声、B型超声、超声生物显微镜(UBM)和彩色多普勒血流成像等方法。A型超声主要用于测量不同回声强度的组织之间的距离。B型超声可以显示眼的二维结... 详细信息

超声检查和测量的准确性对眼部疾病的诊断有着重要意义。常用的眼超声检查主要包括A型超声、B型超声、超声生物显微镜(UBM)和彩色多普勒血流成像等方法。A型超声主要用于测量不同回声强度的组织之间的距离。B型超声可以显示眼的二维结构并对目标点进行定量测量。UBM是一种超高频的二维成像方法,可清晰显示眼前段的结构特点并测量相关参数,对房角形态改变的定量分析,眼内镜植入手术前、后的眼前段形态变化均可提供帮助。彩色多普勒血流成像在二维超声的基础上应用多普勒效应可定量测量移动物质的相关参数,反映眼局部的血流变化情况。为规范不同超声检查方法在眼部检查中的测量操作,特制定本指南。本指南主要针对不同类型眼部超声仪器测量的规范化操作及其在眼部疾病中的临床应用来进行阐述,从而为相关眼部疾病的诊断和治疗提供一定的指导意见。

关键词：眼部超声 A型超声 B型超声超声生物显微镜彩色多普勒血流成像

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进展期年龄相关性黄斑变性成像模式及应用专家共识(2024)

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中华实验眼科杂志 2024年第2期42卷 97-107页

作者：《进展期年龄相关性黄斑变性成像模式及应用专家共识(2024)》专家组国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会邵毅迟玮张少冲不详复旦大学附属眼耳鼻喉科医院上海200031 中山大学中山眼科中心广州510060 暨南大学附属深圳眼科医院深圳518040

进展期年龄相关性黄斑变性(AMD)病理改变以外层视网膜萎缩和变薄,视网膜色素上皮变性、增生或萎缩以及黄斑新生血管为主,包括地图样萎缩和湿性AMD,严重危害患者视力。目前,检测、量化和监测进展期AMD的眼底成像模式主要包括彩色眼底照... 详细信息

进展期年龄相关性黄斑变性(AMD)病理改变以外层视网膜萎缩和变薄,视网膜色素上皮变性、增生或萎缩以及黄斑新生血管为主,包括地图样萎缩和湿性AMD,严重危害患者视力。目前,检测、量化和监测进展期AMD的眼底成像模式主要包括彩色眼底照相、眼底自发荧光、眼底近红外反射、眼底光学相干断层扫描成像、荧光素眼底血管造影和吲哚菁绿血管造影等。近年来发展的眼底成像模式包括眼底光学相干断层扫描血管成像、炫彩眼底成像、广角照相成像和多光谱成像等,也广泛应用于进展期AMD的成像检查。这些进展期AMD成像模式的最优化选择对于检测、量化和监测进展期AMD至关重要,并可能会影响相关临床诊疗的时效和成本。目前,进展期AMD成像面临的主要挑战是成像方案的选择和图像分析算法技术的研究。然而,国内外在检测、量化和监测进展期AMD的传统及当代先进的成像模式方面尚未达成共识。因此,本共识专家组就进展期AMD的各种成像模式进行了系统性讨论,在大量临床病例进行大样本分析的基础上,评估了各种成像模式的优缺点,并对每种成像模式在进展期AMD未来研究中的作用进行了系统总结。本共识专家组针对进展期AMD诊断和监测的不同阶段,结合经济效益成本分析,提出了各种适用技术的选择方法建议。

关键词：黄斑变性,进展期地图样萎缩诊断视网膜成像检查共识

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人工智能辅助诊断早产儿视网膜病变应用指南(2023)

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眼科新进展 2023年第9期43卷 673-679页

作者：邵毅迟玮刘秋平李世迎魏雁涛谭钢马健许言午杨卫华杨文利陈蔚黄锦海汪朝阳蔡建奇张慧陈新建石文卿邱坤良孙传宾苏兆安彭娟李晶明李中文刘光辉邹文进梁荣斌胡丽丹计丹葛倩敏深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所国际转化医学会眼科专委会复旦大学附属眼耳鼻喉科医院南华大学附属第一医院中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会浙江大学医学院附属儿童医院中国标准化研究院西安交通大学附属第一医院汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心中国眼科影像研究专家组苏州大学厦门大学附属翔安医院浙江大学医学院附属第二医院中南大学湘雅医院复旦大学附属金山医院华南理工大学温州医科大学附属眼视光医院昆明医科大学第一附属医院南昌大学第一附属医院广州医科大学附属第二医院《人工智能辅助诊断早产儿视网膜病变应用指南(2023)》专家组温州医科大学附属宁波市眼科医院广西医科大学第一附属医院中山大学中山眼科中心福建中医药大学附属人民医院同济大学附属上海市第十人民医院首都医科大学附属北京同仁医院

随着社会的发展，越来越多的早产儿得到了有效救治，但同时也导致早产儿视网膜病变(ROP)的发生率增加。ROP起病急、进展快，有效治疗时间窗口窄，因此早期筛查和诊断对于ROP的有效治疗至关重要。人工智能技术的快速发展推动了医疗保健... 详细信息

随着社会的发展，越来越多的早产儿得到了有效救治，但同时也导致早产儿视网膜病变(ROP)的发生率增加。ROP起病急、进展快，有效治疗时间窗口窄，因此早期筛查和诊断对于ROP的有效治疗至关重要。人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统智能化进程，机器学习和深度学习等技术的不断提高使得人工智能在眼底疾病的诊断方面的运用也日益广泛。人工智能在ROP辅助诊断中的研究颇多，并取得了一系列的应用进展。本文就人工智能辅助诊断ROP的应用形成指南，为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

关键词：人工智能早产儿视网膜病变机器学习深度学习卷积神经网络

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人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用指南(2023)

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眼科新进展 2023年第12期43卷 925-933页

作者：《人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用指南(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龚岚刘婷婷谭钢刘祖国陈蔚张铭志李世迎黄锦海孙传宾计丹迟玮杨卫华许言午接英胡亮魏雁涛马健杨文利张慧蔡建奇苏兆安李程邹文进刘昳王佰亮李贵刚黄晓丹谢华桃李凯军陆培荣邱坤良胡丽丹邓志宏文丹刘春玲姚勇黄明海邵婷婷彭娟赵慧刘光辉温鑫李中文石文卿唐丽颖王燊梁荣斌不详复旦大学附属眼耳鼻喉科医院山东省眼科医院南华大学附属第一医院厦门大学眼科研究所温州医科大学附属眼视光医院汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心厦门大学附属翔安医院浙江大学医学院附属第二医院中南大学湘雅医院中山大学中山眼科中心深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所华南理工大学首都医科大学附属北京同仁医院昆明医科大学第一附属医院中国标准化研究院广西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华中科技大学同济医学院附属同济医院华中科技大学同济医学院附属协和医院苏州大学第一附属医院浙江大学医学院附属儿童医院中南大学湘雅三医院四川大学华西医院广州希玛林顺潮眼科医院南宁爱尔眼科医院广州医科大学附属第二医院上海交通大学医学院附属第一人民医院福建中医药大学附属人民医院中山大学附属孙逸仙纪念医院温州医科大学附属宁波市眼科医院复旦大学附属金山医院厦门大学附属中山医院新乡医学院附属第一医院

人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统的智能化进程。神经眼科是眼科领域中新兴的分支学科,其常见疾病包括视神经盘病变和眼球运动障碍等。由于机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能在神经眼科疾病诊断和治疗中的应用日益... 详细信息

人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统的智能化进程。神经眼科是眼科领域中新兴的分支学科,其常见疾病包括视神经盘病变和眼球运动障碍等。由于机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能在神经眼科疾病诊断和治疗中的应用日益广泛。本文就人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

关键词：人工智能神经眼科视神经盘病变眼球运动障碍

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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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