在加強眼部護理方面取得了顯著的進步，醫療人工智慧 (AI) 現在正在成為對抗近視（通常稱為近視）的關鍵工具。最近的研究表明，人工智慧的診斷能力可以與眼科醫生相媲美，這引發了醫學界的樂觀情緒。本文探討了醫療人工智慧在診斷和預測近視方面的最新進展和前景，近視眼的發生率急劇上升，尤其是在韓國。
近視：全球日益關注的問題
近視或近視是一種視力障礙，其特徵是難以看清遠處的物體。這種疾病在全球範圍內不斷增加，導致各種併發症，包括黃斑部病變、視網膜剝離、青光眼和白內障。最令人擔憂的是，如果不及時治療，近視有可能導致視力下降，甚至失明。
韓國處於近視流行的最前線，統計數據表明，80%至90%的韓國年輕人患有這種疾病。儘管近視的盛行率令人震驚，但醫學界面臨的重大挑戰之一是無法準確預測近視的預後並了解導致其進展的潛在機制。
人工智慧在近視護理中的前景廣闊
醫療人工智慧正在填補這一缺口，為患者和從業者帶來一線希望。最近的研究表明，人工智慧在識別近視方面的診斷性能與眼科醫生的診斷性能相當，這增強了人們對其作為有價值的診斷工具的潛力的信心。
翰林大學醫學院眼科教授 Cho Bum-joo 博士強調了正在進行的旨在自動檢測和分割近視相關病變的研究。這包括使用眼底照片透過光干涉來篩選和分類近視階段。人工智慧演算法的發展有望簡化這些流程並確保早期和準確的檢測。
另一個重要的研究途徑涉及預測高度近視患者未來的視力預後及其對近視新生血管治療的反應。雖然人工智慧不是萬能藥，但它越來越被視為有效解決近視加深問題的有力工具。
蔚山大學醫學院的 Kim Ko-eun 教授強調了數據自動化和精確性在加速篩檢和診斷方面的作用。人工智慧有可能提醒醫生注意可能被忽略的因素，從而進行更主動的干預。
挑戰與機遇
儘管醫療人工智慧在近視護理方面具有巨大潛力，但仍存在一些需要克服的挑戰。影像品質是關鍵因素，因為在疾病不太突出或影像品質較差的情況下，人工智慧的表現可能會受到影響。此外，人工智慧訓練缺乏標準化的「黃金標準」也構成了障礙，需要積極討論和進一步研究。
在青光眼研究領域，進展相對緩慢，尤其是伴隨近視的病例。 Kim 教授強調需要一個全面的系統來量化青光眼進展的可能性、死亡率和預後預測。人工智慧相關研究的這一差距需要醫學界加強努力和合作。
醫療人工智慧有望徹底改變近視診斷和預後預測領域。它能夠媲美人類醫生的診斷能力，為全球數百萬近視患者帶來了一線希望。隨著研究工作的勢頭不斷增強，解決影像品質挑戰和標準化人工智慧培訓對於釋放人工智慧在近視護理方面的全部潛力至關重要。
雖然人工智慧無法取代醫生的專業知識和同理心，但它可以作為補充他們的努力的寶貴工具。隨著醫學界不斷擁抱和利用人工智慧的能力，未來有望為近視患者提供更準確的診斷、早期介入和改善的生活品質。
