Integrating AI with tele-ophthalmology in Canada: a review

Abstract

The field of ophthalmology is rapidly advancing, with technological innovations enhancing the diagnosis and management of eye diseases. Tele-ophthalmology, or the use of telemedicine for ophthalmology, has emerged as a promising solution to improve access to eye care services, particularly for patients in remote or underserved areas. Despite its potential benefits, tele-ophthalmology faces significant challenges, including the need for high volumes of medical images to be analyzed and interpreted by trained clinicians. Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in ophthalmology, capable of assisting clinicians in diagnosing and treating a variety of conditions. Integrating AI models into existing tele-ophthalmology infrastructure has the potential to revolutionize eye care services by reducing costs, improving efficiency, and increasing access to specialized care. By automating the analysis and interpretation of clinical data and medical images, AI models can reduce the burden on human clinicians, allowing them to focus on patient care and disease management. Available literature on the current status of tele-ophthalmology in Canada and successful AI models in ophthalmology was acquired and examined using the Arksey and O'Malley framework. This review covers literature up to 2022 and is split into 3 sections: 1) existing Canadian tele-ophthalmology infrastructure, with its benefits and drawbacks; 2) preeminent AI models in ophthalmology, across a variety of ocular conditions; and 3) bridging the gap between Canadian tele-ophthalmology and AI in a safe and effective manner.

Les innovations technologiques qui améliorent le diagnostic et la prise en charge des maladies de l’œil ont fait de l’ophtalmologie un domaine en plein essor. La téléophtalmologie, soit le recours à la télémédecine en ophtalmologie, s’est révélée une solution prometteuse pour améliorer l’accès aux soins oculaires, surtout dans les zones éloignées ou mal desservies. Or, malgré ses avantages potentiels, la téléophtalmologie est confrontée à des défis non négligeables, notamment l’analyse et l’interprétation d’un volume élevé d’images par des médecins d’expérience. L’intelligence artificielle (IA) est ainsi devenue un outil puissant pour aider les médecins à diagnostiquer et à traiter bon nombre de troubles oculaires. L’intégration des modèles d’IA à l’infrastructure de téléophtalmologie actuelle est appelée à révolutionner les soins oculaires en réduisant les coûts tout en améliorant l’efficacité et l’accès aux soins spécialisés. Parce qu’ils automatisent l’analyse et l’interprétation des données cliniques et de l’imagerie médicale, les modèles d’IA peuvent alléger la tâche des médecins et leur permettre de se concentrer sur les soins à prodiguer aux patients et la prise en charge des troubles oculaires. Nous avons eu recours au cadre d'Arksey et O'Malley pour extraire et examiner les articles sur l’état des lieux en matière de téléophtalmologie au Canada et l’utilisation réussie de modèles d’IA en ophtalmologie. Notre revue de synthèse, qui inclut les publications jusqu’en 2022, a été divisée en 3 sections : 1) les avantages et les inconvénients de l’infrastructure de téléophtalmologie actuelle au Canada; 2) les principaux modèles d’IA en ophtalmologie qui prennent en charge diverses pathologies oculaires; et 3) la façon de combler sûrement et efficacement le fossé entre la téléophtalmologie et l’IA au Canada.