Automated Retinal Image Analysis and Medical Report Generation through Deep Learning

随着视网膜疾病的日益普及，医疗保健系统面临着重大挑战，因为眼科医生的需求超过了现有的劳动力。这种不平衡会在诊断和治疗方面造成瓶颈，可能会延误关键护理。传统的从视网膜图像生成医学报告的方法依赖于手动解释，这是耗时且容易出错的，进一步加重了眼科医生有限的资源。本论文研究了人工智能（AI）自动化生成视网膜图像医学报告的潜力。AI可以快速分析大量的图像数据，识别准确诊断所必需的细微模式。通过自动化这个过程，AI系统可以极大地增强视网膜疾病诊断的效率，减轻医生的工作负担，并使他们专注于更复杂的病例。所提出的基于AI的方法解决了自动报告生成中的关键挑战：（1）改进的医学关键字表示方法增强了系统捕捉医学术语细微差别的能力；（2）多模态深度学习方法捕捉了文本关键字和视网膜图像之间的相互作用，生成了更全面的医学报告；（3）增强基于AI的报告生成系统的可解释性技术，促进了临床实践中的信任和接受度。这些方法经过严格评估，使用各种指标并实现了最先进的性能。本论文展示了AI通过自动化医学报告生成来革命性地改变视网膜疾病诊断的潜力，最终提高了临床效率、诊断准确性和患者护理水平。

本论文旨在探讨人工智能在视网膜疾病诊断中的应用，解决医生数量不足、手动解读图像耗时且容易出错的问题。

论文提出了基于人工智能的医疗报告自动生成方法，通过改进医学关键词表征、深度学习模型多模态融合和可解释性技术，实现了对视网膜图像的自动化诊断。

论文使用了多个数据集进行实验，证明了提出的方法在医疗报告自动生成方面的优越性。此外，论文也提供了开源代码，可供其他研究者使用和扩展。该研究为解决医生数量不足和手动解读图像耗时且容易出错的问题提供了一种新思路。

在相关研究方面，最近的研究包括：1）基于深度学习的视网膜图像分析；2）基于人工智能的医学报告自动生成；3）视网膜图像分析在疾病诊断中的应用等。