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如何引用本文：Zulu N，Ngassa Piotie P，Webb EM，Maphenduka WG，Cook S，RheederP。
在低收入和中等收入国家（LMIC）中，DR筛查计划面临诸如资源有限，缺乏训练的人员和基础设施不足之类的挑战。成功的模型包括印度和博茨瓦纳等国家 /地区的远程医疗和移动筛查单元，这些国家使用非摩肌底摄像机到达农村地区。13巴西的覆盖范围显着增加，尽管在整个地区的通道仍然不平衡。13墨西哥和哥斯达黎加在制定各个地区实施的国家政策方面取得了进展。13在某些情况下，人工智能（AI）用于解决诸如缺乏训练有素的人员或有限资源的挑战，通过开发自动化的DR检测算法。14,15通过将AI集成到DR筛查计划中，医疗保健系统可以利用技术来提高诊断准确性，提高资源分配，并最终为糖尿病患者提供更好的护理。16个人工智能技术可以集成到移动筛查单元和远程医疗平台中，从而将眼保健服务的范围扩展到偏远和农村人群。
Whitestone, N.、Nkurikiye, J.、Patnaik, JL、Jaccard, N.、Lanouette, G.、Cherwek, DH、Congdon, N. 和 Mathenge, W. (2023)。卢旺达基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查的可行性和接受度。英国眼科学杂志。提前在线出版。https://doi.org/10.1136/bjo-2022-322683
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病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
研究论文长期非编码RNA H19基因型与糖尿病性视网膜病的临床特征
糖尿病性视网膜病（DR）是以炎症反应为特征的糖尿病的微血管并发症。H19基因在调节炎症中起作用，并且与慢性全身炎症有关。本研究旨在研究H19基因中单核苷酸多态性（SNP）与DR的发展之间的潜在相关性。 H19 SNP的五个基因座-RS3024270（C/G），RS2839698（C/T），RS3741219（A/G），RS2107425（C/T）和RS217727（C/T）和RS217727（C/T）（C/T） - 使用TAQMAN ALLELILIM ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC和272。结果表明，H19 SNP RS3741219 AG（P = 0.030）和AG+GG（P = 0.037）等位基因与45岁之前糖尿病发作的患者发育的DR的风险增加显着相关。此外，患有H19 SNP RS3741219 AG+GG基因型的糖尿病个体也显示出明显更高的血清肌酐（P = 0.034），较低的肾小球过滤率（GFR）（P = 0.013），总胆固醇/HDL/HDL/HDL/HDL比率（P = 0.031）和Trigligligly（p = 0.0）。在基于年龄的亚组分析中，糖尿病患者的GFR明显降低，患有糖尿病，H19 SNP RS3741219 AG+GG基因型（P = 0.012）。总而言之，H19 SNP RS3741219变体的存在与早发糖尿病患者的DR风险更高，并且在该人群中尤其明显。
生活质量与糖尿病性视网膜病人的视觉特征之间的关联
近年来，健康科学研究人员说明了质量检查在管理糖尿病患者中的必要功能。在全球范围内，过去的不同研究表明，这些患者的QOL矛盾结果（6）。 根据以前的研究，DR不影响QOL（7,8）。 尽管如此，一些研究人员表示，由于DR引起的视觉障碍对患者的QOL产生了重大影响（9-11）。 因此，确定来自不同地理位置的DR患者的QOL至关重要。 尽管在印度语言中获得了国家眼科研究所-25（NEI-VFQ-25）的歧义，但在印度人群中很少进行研究，导致疾病和质量恶化，这必须调查。 在先前的研究使用Nei-VFQ-25的印地语翻译的一项研究中，来自浦那的研究人员发现DR对QOL产生负面影响（12）。 尽管马拉地语是马哈拉施特拉邦（Maharashtra）最广泛的语言，但对马哈拉施特拉邦（Maharashtra）浦那博士的QoL的研究尚未使用Marathi-translated Nei-VFQ-25出版。 这是第一项评估来自马哈拉施特拉邦DR的DR患者的VR QOL的研究，该研究采用了NEI-VFQ-25的Marathi变体，并将这些结果与视觉参数相关联。 评估DR患者的视力靶向QOL，以评估视力（VA）和对比度灵敏度（CS），这与NeiVFQ-25评分进一步相关。在全球范围内，过去的不同研究表明，这些患者的QOL矛盾结果（6）。根据以前的研究，DR不影响QOL（7,8）。尽管如此，一些研究人员表示，由于DR引起的视觉障碍对患者的QOL产生了重大影响（9-11）。因此，确定来自不同地理位置的DR患者的QOL至关重要。尽管在印度语言中获得了国家眼科研究所-25（NEI-VFQ-25）的歧义，但在印度人群中很少进行研究，导致疾病和质量恶化，这必须调查。在先前的研究使用Nei-VFQ-25的印地语翻译的一项研究中，来自浦那的研究人员发现DR对QOL产生负面影响（12）。尽管马拉地语是马哈拉施特拉邦（Maharashtra）最广泛的语言，但对马哈拉施特拉邦（Maharashtra）浦那博士的QoL的研究尚未使用Marathi-translated Nei-VFQ-25出版。这是第一项评估来自马哈拉施特拉邦DR的DR患者的VR QOL的研究，该研究采用了NEI-VFQ-25的Marathi变体，并将这些结果与视觉参数相关联。评估DR患者的视力靶向QOL，以评估视力（VA）和对比度灵敏度（CS），这与NeiVFQ-25评分进一步相关。
通过整合代谢组学和转录组学发现糖尿病视网膜病变的潜在生物标志物
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糖尿病视网膜病变：原因、症状和治疗
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对没有糖尿病性视网膜病的患者的两年召回：A ...
抽象背景/目标是英国糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度筛查的人们提供。在没有糖尿病性视网膜病（DR）的PLD中提倡较少的筛查，但每个种族的证据受到限制。我们研究了两年期与年度筛查对威胁糖尿病性视网膜病（STDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）检测的潜在影响，而没有来自大型城市多种族英语Desp的DR。在伦敦东北部（2012年1月至2021年12月）中的方法pld，在两次先前的两次筛查访问中没有DR，最多进行了8年的随访。年度STDR和PDR发病率（总体上和种族）被量化。识别STDR的延迟和PDR事件的延迟使用了2年的筛选间隔。82 782 PLD（37％的白人，36％的南亚和16％的黑人）中的发现，平均值（SD）4.3（2.4）年（STDR率为0.51，95％CI 0.47至0.47至0.55年），有1788例STDR案例。STDR的年龄为每100人年的年龄为0.55（南亚95％CI 0.48至0.62），白人为0.34（95％CI 0.29至0.40），黑人为0.77（95％CI 0.65至0.90）。双年展筛查将使诊断延迟1年，为56.3％（1007/1788），STDR和43.6％（45/103）的诊断将延迟诊断。黑人的标准化STDR的标准化STDR延迟率为每100万个人每10万人的人为1904年（95％CI 1683至2154），南亚人为1276（95％CI 1153至1412），白人为844（95％CI 745至955）。解释双年期筛查将将某些STDR和PDR的检测延迟1年，尤其是在黑人族裔的人中，导致医疗保健不平等。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
妊娠糖尿病性视网膜病的治疗
简介。糖尿病性视网膜病的发作和发展在怀孕期间更为普遍。怀孕对糖尿病性视网膜病没有长期影响；但是，在50-70％的病例中，视网膜病变的变化仍在继续。在妊娠中期，恶化的可能性最高，产后一年。与疾病进展相关的其他因素包括糖尿病的持续时间，受孕时的视网膜病程度，高血糖治疗，贫血，贫血和相关高血压的发育。在严重的非增生性视网膜病例的情况下，建议迅速启动激光光凝，而不是等待早期增殖。在怀孕前后，保持良好的糖尿病控制可以帮助防止疾病进展和严重的视力丧失。