耳鼻咽喉科における深層学習：約束、性能、および臨床応用への道筋
この2020年から2025年の叙述的レビュー（327件の深層学習研究）は、耳鼻咽喉科における診断、予後、セグメンテーション、および新規手術中応用の深層学習（DL）アプリケーションを評価し、安全で公平な実装のための実践的なステップを示しています。
深層学習を用いた網膜神経線維層厚さの予測：眼圧亢進症における緑内障の新たなリスクバイオマーカー
新しい深層学習モデルは、眼底写真から網膜神経線維層厚さを予測し、眼圧亢進症患者における原発開放隅角緑内障のリスク層別化を可能としました。基線および経時的な変化が疾患への転換と強く相関しています。
眼圧亢進症の写真から網膜神経線維層の厚さを予測して緑内障リスクを評価する深層学習
眼底写真から網膜神経線維層（RNFL）の厚さを予測する深層学習モデルは、眼圧亢進症患者における原発性開放隅角緑内障への進行リスクを特定し、早期リスク評価と病態進行のモニタリングを向上させます。