ÖZ

Dijital sağlık ve tele-tıp alanındaki ilerlemeler, göz bakımı hizmetlerinin erişilebilirliğini ve etkinliğini artırabilecek araçların ortaya çıkmasını sağladı. Güncel araştırmalar, teknoloji destekli yaklaşımların bakımın sağlanma biçimini nasıl değiştirdiğini gösteriyor. Geleneksel tanı yöntemleri hekim uzmanlığına dayandığından yanlış tanı oranları yüksek ve veri yetersizliği fazladır. Oftalmolojinin yapay zeka (YZ) ile bütünleştirilmesi, mevcut tanı yaklaşımlarını baştan aşağı değiştirmeyi ve önemli bir klinik etki yaratmayı vadediyor. Makine öğreniminin (ML) yeni ortaya çıkan bir alanı olan derin öğrenme, açık kural tanımlamaları olmadan karmaşık veri yapılarını ortaya çıkarabilir. Derlemede, diyabetik retinopati, dejeneratif makülopati, retina hastalıkları, kornea hastalıkları, ön göz bölgesi sorunları ve glokom gibi göz bozukluklarının tanımlanması ve tedavisinde YZ’nin devrim niteliğindeki potansiyeli ele alındı. Kişiye özel tedavi planları, erken tanı ve kategorizasyon için görüntü analizi, desen tanıma ve ML tekniklerindeki YZ destekli gelişmeleri araştırıyor. Bu makalede veri standartları, yorumlanabilirlik ve klinik uygulamaya entegrasyondaki zorluklar tartışılmaktadır. Ayrıca YZ’nin tarama verimliliğini artırma, hekim iş yükünü azaltma ve göz patolojilerinde hasta sonuçlarını iyileştirme potansiyeline de vurgu yapılıyor.