迈向自主发现：自主人工智能与眼科研究的未来

agentic AI在眼科研究中的潜力与挑战，涵盖自动化审查、图像分析等应用场景，同时需解决伦理问题与建立治理框架。

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摘要 通俗语言总结

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综述目的

大型语言模型（LLMs）的快速发展催生了能够自主执行复杂科学任务的智能代理系统（AI）。本综述探讨了智能代理AI的最新进展，强调了其在眼科研究和临床实践中的变革潜力，并讨论了相关的伦理问题。

最新发现

最新研究表明，智能代理AI系统可以自主完成传统上由人类研究人员执行的任务，包括同行评审、假设生成、系统评价和实验设计。值得注意的例子包括：通过同行评审被接受的AI生成的手稿；自动化系统评价在准确性和效率上优于人类；以及在多个领域进行复杂的生物医学分析。尽管针对眼科的特定应用仍处于起步阶段，但该领域数据丰富，为在自动化病历审查、健康经济建模和增强图像分析等领域采用智能代理AI提供了理想的条件。

总结

智能代理AI代表了科学研究领域的一次范式转变，为提高眼科研究的生产力、严谨性和创新性带来了重大机遇。然而，将其整合到临床和研究工作流程中需要仔细考虑伦理问题，包括作者归属、数据隐私、偏见缓解和责任归属。明确的治理框架、严格的验证标准以及跨学科培训对于负责任地利用智能代理AI至关重要。

通俗语言总结智能代理AI系统能够自主执行复杂的科学任务，其发展迅速，有潜力改变眼科研究和临床实践。这些AI系统可以处理同行评审、假设生成和系统评价等任务，并且在某些方面的准确性和效率上优于人类。虽然眼科领域的具体应用仍在发展中，但该领域丰富的数据环境使其非常适合在自动化病历审查和图像分析等领域采用AI。然而，必须解决作者归属、数据隐私、偏见和责任归属等伦理问题，这需要明确的治理框架、严格的验证标准和跨学科培训。

本文由机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

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