上海交大与清华联手发布 DeepDR Plus，仅用眼底图像可预测 5 年内糖尿病视网膜病变进展
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原文中文，约5000字，阅读约需12分钟。
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内容提要
上海交通大学和清华大学的研究团队开发了基于深度学习的糖尿病视网膜病变预警系统DeepDR Plus，可以通过眼底图像预测糖尿病视网膜病变进展并降低筛查频率和成本。该系统在中国和印度的真实临床案例中应用，并得到了国内外的验证。
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关键要点
- 上海交通大学和清华大学的研究团队开发了DeepDR Plus糖尿病视网膜病变预警系统。
- 该系统通过眼底图像预测糖尿病视网膜病变进展，降低筛查频率和成本。
- DeepDR Plus在中国和印度的真实临床案例中应用，并得到了验证。
- 糖尿病视网膜病变是成年人可预防性失明的主要原因，早期症状隐匿，晚期不可逆。
- DeepDR Plus系统使用来自179,327名糖尿病患者的717,308张眼底图像进行预训练。
- 系统包含元数据模型、眼底模型和组合模型，眼底模型使用ResNet-50提取特征。
- 研究显示，组合模型的预测性能优于元数据模型，眼底模型在外部数据集上表现一致。
- DeepDR Plus系统可将筛查间隔从12个月延长至31.97个月，降低公共卫生成本。
- 中国在糖尿病视网膜病变AI诊断方面处于全球领先地位，技术发展迅速。
- DeepDR Plus系统的推出为全球中低收入国家的糖尿病管理提供了新机遇。
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