光干渉断層撮影（OCT）は、眼の微細構造を可視化し、失明につながりうる眼疾患の診断に不可欠な検査機器である。近年、OCTベースの眼疾患診断におけるディープラーニング（DL）の応用は一定の研究成果をあげているが、臨床応用まで十分に至っていない。研究チームは、臨床と研究の間に存在するギャップを明らかにし、臨床導入のための解決策を提案することを目的としてレビューを実施した。

本論文では、OCTを用いたDL応用の中でも特に重要なタスクである疾患分類と画像セグメンテーションに焦点を当てている。疾患分類は眼科疾患の早期発見に直結し、画像セグメンテーションは病変領域の定量評...