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anti vascular endothelial growth factor therapy
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AI模型预测糖尿病黄斑水肿的抗VEGF治疗反应
研究人员开发了一种新型条件对抗扩散模型，用于预测患者对糖尿病黄斑水肿（DME）的抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗的反应。该框架根据基线扫描合成治疗后的光学相干断层扫描（OCT）图像，从而在治疗开始前对治疗反应进行初步评估。该模型表现强劲，在美国和伊朗队列中均取得了高平衡准确率，旨在作为眼科医生个性化选择DME治疗的决策支持工具。
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MARIO挑战赛显示AI在AMD检测方面可媲美医生，但在预测方面落后
在MICCAI 2024上举办的MARIO挑战赛，专注于利用深度学习分析光学相干断层扫描（OCT）图像，以检测和监测年龄相关性黄斑变性（AMD）。该挑战赛包含两项任务：对OCT扫描之间的变化进行分类，以及预测接受抗VEGF治疗的患者未来AMD的演变。虽然AI模型在分类当前AMD进展方面表现出医生级别的性能，但它们尚不能预测疾病的未来轨迹。