Validierung einer universellen Katarakt-Intelligence-Plattform

Diese Studie etablierte und validierte eine universelle Plattform für künstliche Intelligenz (KI) für die kollaborative Behandlung von Katarakten unter Einbeziehung mehrstufiger klinischer Szenarien und untersuchte ein KI-basiertes medizinisches Überweisungsmuster, um die Effizienz der Zusammenarbeit und die Ressourcenabdeckung zu verbessern. Die Datensätze wurden in drei Schritten gekennzeichnet Strategie: (1) Spaltlampenfotos in vier separate Aufnahmemodi kategorisieren; (2) jedes Foto als normale Linse, Katarakt oder postoperatives Auge diagnostizieren; und (3) basierend auf Ätiologie und Schweregrad jedes diagnostizierte Foto für eine Managementstrategie der Überweisung oder Nachsorge weiter klassifizieren. Für die Bildklassifizierungsaufgabe wurde ein Deep Residual Convolutional Neural Network (CS-ResCNN) verwendet. Darüber hinaus haben wir den Katarakt-KI-Agenten in ein reales mehrstufiges Überweisungsmuster integriert, das die Selbstüberwachung zu Hause, die medizinische Grundversorgung und spezialisierte Krankenhausdienste umfasst.