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摘要
目的:探讨人工智能技术评估急性视网膜坏死病灶的有效性和准确性。创新点:本研究首次将人工智能技术应用于急性视网膜坏死的诊治,有利于减少该疾病的误诊率,以及弥补治疗前后定量分析的空白。方法:随机选取眼科就诊的急性视网膜坏死患者32人41眼,收集149张眼底广角眼底拍照,眼科专家对数据进行标注,选取合适的模型建模、数据集学习、训练,评估,评估学习训练后的人工智模型在识别视网膜坏死区域的准确性、敏感性和特异性。观察和比较临床治疗前后模型识别的视网膜坏死灶面积改变,并分析其与房水病毒载量的关系。结论:人工智能在急性视网膜坏死的诊疗中具有良好的应用价值,值得进一步研究和推广。
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