资源类型：
执笔作者机构：
[1]南昌大学第一附属医院
[2]中国医学科学院北京协和医院
[3]深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所
[4]汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心
[5]华南理工大学
[6]厦门大学眼科研究所
[7]南华大学附属第一医院
[8]川北医学院附属医院
[9]厦门大学附属翔安医院
[10]中南大学湘雅医院
[11]首都医科大学附属北京同仁医院
[12]复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
[13]温州医科大学附属眼视光医院
[14]浙江大学医学院附属第二医院
[15]昆明医科大学第一附属医院
[16]温州医科大学附属宁波市眼科医院
[17]中国标准化研究院
[18]广州医科大学附属第二医院
[19]上海交通大学医学院附属第一人民医院
[20]福建中医药大学附属人民医院
[21]苏州大学
[22]广西医科大学第一附属医院
[23]南京中医药大学附属南京市中医院
[24]湘南学院附属医院
[25]赣南医科大学第一附属医院
[26]浙江大学医学院附属儿童医院
[27]中南大学湘雅三医院
[28]南宁爱尔眼科医院
[29]中山大学附属孙逸仙纪念医院
[30]同济大学附属同济医院
[31]厦门大学附属中山医院
[32]新乡医学院附属第一医院
本院执笔作者机构：
[11]首都医科大学附属北京同仁医院
刊名：
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关键词：
人工智能
老年性黄斑变性
光学相干断层扫描
卷积神经网络
线性混合模型
摘要：
老年性黄斑变性(SMD)是一种复杂的、高度遗传的、多因素作用的疾病，患者黄斑区结构会发生衰老性改变，表现为视网膜进行性变性和视力逐渐丧失。全世界约有2亿人受到SMD的影响，并且随着人口老龄化的加剧，发病率不断上升。近年来人工智能(AI)技术发展迅猛，AI技术在医学领域的应用为医疗行业的发展带来新的可能。利用AI对视网膜液进行定性定量评估，不仅可以在新生血管性SMD的诊断过程中发挥重要作用，还可以在治疗过程中根据治疗效果及时调整治疗方案，为患者提供更加个性化的治疗。本指南总结了AI在SMD治疗中的应用，包括AI在视网膜液监测技术中的应用进展、临床应用及未来发展，为眼科医生评估患者病情、设计治疗方案及判断预后提供足够的帮助。
收录情况：
◇统计源期刊
◇北大核心
通讯作者：
邵毅
（freebee99@163.com）
陈有信
（chenyx@pumch.cn）
迟玮
（chiwei@mail.sysu.edu.cn）
推荐引用方式(GB/T 7714)：
邵毅,陈有信,迟玮,等.人工智能在视网膜液监测中的应用指南(2024)[J].眼科新进展.2024,44(7):505-511.
