人工智能技术在眼整形外科的应用进展

郝胜利，高楠，赵素焱

人工智能（AI）最早于1956年由麦卡锡等提出，它是计算机理论的发展，执行通常需要人类智能才能完成的任务，包括语音识别、学习、视觉感知、数学计算、推理、决策和语言翻译［1］。AI在临床应用的几个主要方面包括机器学习（ML）、深度学习、自然语言处理和面部识别，其中ML是指AI系统在原始数据中提取信息并学习的能力，是AI研究的重要分支［2-3］。目前这项技术已被应用于皮肤病学、病理学、眼科学、影像学等临床学科［4-6］。其中，在眼科领域，AI通过对眼底照相、光学相干断层扫描和视野等图像较强的分析能力，目前已应用于糖尿病性视网膜病变、早产儿视网膜病变、青光眼视盘形态改变、黄斑水肿和年龄相关性黄斑变性等疾病的检测［7-9］。眼整形外科是眼科学与整形外科的交叉学科，图像的采集、分析、处理对于病情的评估、治疗方案的设计、手术方式的优化选择以及术后病理快速、准确的检测都极为重要。目前AI技术在眼整形外科的应用处于初步探索阶段。AI技术能够快速、准确地识别大量的影像学资料来辅助诊断，其在眼整形外科疾病的诊断、疗效评估等方面具有较大潜力。现就AI在眼整形外科中的应用进展进行综述。

1 ML

ML是AI研究的一个分支，它是各种算法的总称，通过深度学习（DL）等多种算法，机器可以根据指定任务，逐步建立精确的数据模型。简言之，给予一组数据和相关知识，算法系统可从这些数据中学习，并将其应用到新的预测中［10］。ML分为监督学习和非监督学习，监督学习指将包含已知变量和目标的原始数据作为训练数据提交给算法，算法通过数据训练进行学习，建立预测模型，输入新数据即可进行下一次预测。……