هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل سریع و دقیق اسکن شبکیه و سایر منابع تصویربرداری چشمی در حین معاینه، علائم بیماری را تشخیص می‌دهد و به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص رتینوپاتی دیابتی دقت قابل مقایسه با متخصصان انسانی را نشان داده‌اند و پتانسیل زیادی برای دستیابی به تشخیص به موقع و سازگارتر بیماری ارائه می‌دهند.
به‌طور مشابه، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی در اسکن شبکیه، شناسایی علائم منحصر به فرد، ازجمله بیماری‌های قلبی عروقی و نورودژنراتیو را امکان‌پذیر و آن را به ابزاری ارزشمند در زمینه نوظهور اکولومیکس (oculomics) تبدیل می‌کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده مانند محاسبه قدرت انکساری بهینه لنز داخل چشمی در جراحی آب مروارید را تسهیل کند.
در نتایج تحقیق «بررسی کاربرد هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری عمیق (DL) در چشم‌پزشکی از راه دور» منتشرشده در پایگاه سیویلیکا آمده است، پیری جمعیت و افزایش بار بیماری‌های مزمن و قابل درمان به‌طور فزاینده‌ای کمبود جهانی در ارائه مراقبت‌های چشمی و همچنین اختلالات جدی بینایی ازجمله نابینایی را به همراه دارد. رشته چشم‌پزشکی اغلب در خط مقدم پیشرفت‌های فناوری در پزشکی ازجمله پزشکی از راه دور و استفاده از هوش مصنوعی قرار گرفته و یادگیری عمیق، شاخه جدیدی از فناوری یادگیری ماشین در هوش مصنوعی (AI)، پیشرفت چشمگیری در تصویربرداری پزشکی، به ویژه برای تشخیص الگو و طبقه‌بندی تصویر ایجاد کرده است.
در این مقاله آمده است که تحقیقات زیادی قابلیت اطمینان کاربرد هوش مصنوعی در چشم‌پزشکی را برای استفاده در غربالگری و تشخیص، ارجاع صحیح و حتی درمان هدفمند نشان داده است. در سال‌های کنونی نیز هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری عمیق به‌طور گسترده‌ای در تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی مورد پذیرش قرا گرفته است. هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری عمیق با کمک تصاویر رنگی شبکیه، توموگرافی انسجام نوری و میدان‌های بینایی در تشخیص، غربالگری و نظارت از راه دور بیماری‌هایی چون رتینوپاتی دیابتی، رتینوپاتی نوزادان نارس، گلوکوم، ادم ماکولا و دژنراسیون ماکولا مرتبط با سن (AMD) استفاده شده است.
تشخیص زودهنگام و درمان هدفمند، از اقدامات کلیدی برای مقابله با بیماری‌های مزمن چشمی است؛ تله افتالمولوژی با انتقال سریع داده‌ها و تصاویر در تشخیص و درمان به موقع بیماری‌های مزمن چشم از راه دور بسیار موثر واقع شده است و کاربرد هوش مصنوعی در تصویربرداری چشمی می‌تواند همراه با پزشکی از راه دور به‌عنوان راه‌حلی برای غربالگری، هدفمند نمودن ارجاعات، تشخیص، نظارت و درمان بیماری‌های عمده چشمی به کار رود.
کاربردهای بالقوه دیگری از هوش مصنوعی در چشم‌پزشکی خارج از محیط تشخیصی یا بالینی وجود دارد. این فناوری می‌تواند با انجام وظایف اداری مانند سازماندهی برنامه‌های ملاقات و اولویت‌بندی بیماران در لیست انتظار، به نوسازی ارائه خدمات نیز کمک کند.
چارچوب‌های حاکمیت داده، قابلیت همکاری دیجیتال و مسئولیت‌پذیری بالینی فقط برخی از مسائلی هستند که در سال‌های آینده برای تحقق پتانسیل هوش مصنوعی باید مورد توجه قرار گیرند، اما اکنون غیرممکن است که نقش کلیدی هوش مصنوعی را در چشم پزشکی، چه در تشخیص، چه در درمان یا آموزش، نادیده بگیریم.