深入学习(DL)方法研究是最近发展的自动化使用机器学习医学诊断。这种类型的统计学习不是基于生物物理(机械)模型,但在培训(参数估计)使用一个样本的人口数据。有问题的鲁棒性性能在测试新的数据集在不受控制的条件下独立于验证实验。使用DL近年来诊断建模已经证明非常令人鼓舞的结果在糖尿病性视网膜病变的评估,地理在年龄相关性黄斑变性萎缩,使用视网膜图像时和心血管疾病。1
亚斯兰J, Racoceanu D, Benke KK。深度学习使用视网膜图像评估严重神经功能障碍的帕金森病。JAMA角膜切削。2023,141 (3):240 - 241。doi: 10.1001 / jamaophthalmol.2022.6036
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