人工智能具有无限的能力来学习和分析大量数据

AndrésA. Bustamante进行了评论，医学影像学技术近来一直以迅猛的速度发展，但是这种进步尚未达到可以使各种仪器在出现症状和允许之前检测出角膜病变的复杂程度。他们的测量。

这可能是人工智能(AI)输入图片以填补现有诊断空白的地方。

“标准化的定量测量不同的角膜结构改变，即基质水肿，炎性浸润，纤维化和瘢痕形成对于早期发现，客观记录，分级和疾病进展至关重要，”医学博士AndrésA. Bustamante说道。

他解释说，人工智能具有无限的能力来学习和分析大量数据。它还可以自动校正并继续学习以提高敏感性和特异性，以此作为诊断和衡量疾病进展的工具。

在其他与年龄相关的黄斑变性，青光眼，糖尿病性视网膜病变和圆锥角膜中，AI已被广泛采用。

他指出，在角膜扩张中，仅分析了地形参数和断层厚度测量值。

Bustamante是位于墨西哥蒙特雷的医学与健康科学学院的Tecnológicode Monterrey的角膜和外部疾病临床研究人员。