هوش مصنوعی در تصویربرداری شبکیه: پشتیبان تشخیصی برای رزیدنت ها

این مطالعه با هدف بررسی تاثیر هوش مصنوعی به عنوان پشتیبان تشخیصی بر عملکرد رزیدنت ها در تحلیل تصاویر شبکیه و ارزیابی کاربردهای بالینی این فناوری انجام شد. روش تحقیق توصیفی-تحلیلی بود و شامل تحلیل تصاویر شبکیه توسط رزیدنت ها با و بدون استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنی و یادگیری عمیق بود. عملکرد رزیدنت ها از نظر دقت تشخیص، سرعت تحلیل، شناسایی ضایعات کوچک و تعامل با بازخورد هوش مصنوعی مورد ارزیابی قرار گرفت و داده ها با استفاده از تحلیل های آماری و روش های مقایسه ای پردازش شد.یافته ها نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی موجب افزایش قابل توجه دقت تشخیص رزیدنت ها، بهبود توانایی شناسایی ضایعات ظریف و کاهش خطاهای تشخیصی شد. سرعت تحلیل تصاویر نیز افزایش یافت و بازخورد الگوریتم ها موجب یادگیری فعال و بهبود مهارت های بالینی رزیدنت ها شد. تحلیل تعامل انسان و ماشین نشان داد که عملکرد ترکیبی دقت و استانداردسازی تحلیل تصاویر شبکیه را همزمان ارتقاء می دهد و تجربه آموزشی فعال و پویا برای رزیدنت ها ایجاد می کند.مقایسه با تحقیقات پیشین نشان داد که نتایج این مطالعه با پژوهش های قبلی در زمینه تشخیص دیابتیک رتینوپاتی، گلوکوم و دژنراسیون ماکولا هم راستا است، اما این تحقیق علاوه بر ارزیابی عملکرد الگوریتم ها، تاثیر هوش مصنوعی بر یادگیری و تعامل رزیدنت ها در محیط بالینی را به شکل جامع بررسی کرده و به کاربردهای آموزشی و بالینی آن پرداخته است. این مطالعه اهمیت هوش مصنوعی در افزایش دقت تشخیص، کاهش خطاهای انسانی، ارتقاء سرعت تحلیل تصاویر و فراهم آوردن محیط آموزشی فعال را نشان می دهد و پایه ای مستحکم برای توسعه سیستم های هوشمند و نوآورانه در چشم پزشکی مدرن فراهم می آورد.

کلیدواژه ها:

تصویربرداری شبکیه ، هوش مصنوعی ، پشتیبانی تشخیصی ، آموزش رزیدنت ها ، یادگیری عمیق