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  传统眼底相机仅能捕获约15%的视网膜区域★★,存在显著的周边病变漏诊风险BILIBILI可以看的肉片BILIBILI可以看的肉片★★。超广角成像技术可拍摄更广的视网膜区域★★,可覆盖约82%视网膜面积★★。研究团队应用的超广角成像技术★★,为AI模型训练提供更为理想的数据基础★★。

  陈有信团队联合全国26家三级医疗机构★★,构建了包含约6万张UWF图像的超大规模高质量数据集★★,基于Swin Transformer架构与原创性跨域协同学习算法★★,开发出全景式病变识别(WARM)BILIBILI可以看的肉片★★、基准模型对照(BASE)和区域性能对比(WARM-PPR)三大深度学习模型BILIBILI可以看的肉片★★。

  模型可精准识别正常眼底及糖尿病视网膜病变★★、视网膜脱离等25类眼底疾病尊龙凯时★★。并基于病变特征智能生成分级转诊建议★★,模拟临床筛查决策流程★★。值得注意的是★★,WARM模型对周边及弥漫性病变的识别效能显著优于区域限定型WARM-PPR尊龙凯时尊龙凯时★★,彰显了全视野成像对全面眼底筛查的临床必要性★★。

  ▲超广角WARM模型与后极部WARM-PPR模型生成的24种眼底病变的典型热力图★★,WARM较WARM-PPR能更好地识别周边部病灶区域

  在严格的多中心验证中★★,WARM展现出良好的筛查效能★★。与初级眼科医师对比实验还揭示出尊龙凯时★★,医师人工阅片虽具高特异度(0.982)★★,但灵敏度仅为0.583★★;而WARM模型则实现了灵敏度0.882与特异度0.846的良好平衡★★。特别是在微小病灶识别与复杂病变判断方面★★,WARM模型具有明显优势★★,高度契合眼底病的筛查原则BILIBILI可以看的肉片★★。

  本研究通过全国多中心真实世界数据验证★★,构建了可规模化推广的AI辅助筛查体系★★。未来通过整合移动筛查车与5G远程诊疗平台BILIBILI可以看的肉片★★,WARM系统将有效解决偏远地区医疗资源匮乏难题★★,推动实现“筛查-诊断-干预”全链条优化尊龙凯时★★,为《“十四五”全国眼健康规划》目标达成提供核心技术支撑★★。

  该文章的第一作者为北京协和医院眼科主治医师赵欣宇★★,共同第一作者为北京协和医院2024级眼科专业型博士古兴旺★★。


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