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diabetic macular edema
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基础模型在眼病检测方面未显示出优于CNNs的一致优势
一篇新研究论文评估了基础模型（FMs）从眼底图像检测糖尿病黄斑水肿（DME）的有效性。研究发现，虽然测试了RETFound和FLAIR等基础模型，但它们在传统微调的卷积神经网络（CNNs）方面并未始终表现更优。具体而言，在各种设置下，EfficientNetB0模型取得了具有竞争力或更优的性能，这表明在数据稀缺的环境中，轻量级CNNs可作为DME检测的有力基线。
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新型AI模型预测糖尿病黄斑水肿患者的视力敏锐度
研究人员开发了一个名为ReVA的新型多模态学习框架，用于预测接受抗VEGF治疗的糖尿病黄斑水肿患者的长期视力敏锐度。该模型整合了基线和治疗后一个月OCT扫描的结构数据以及表格形式的临床变量。这种方法旨在预测未来不同时间点的视力结果，为患者咨询和治疗计划提供比当前临床实践更可靠的方法。