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s3图。如VPA，LI2CO3和Tranilast的处理可减少DNA双链断裂，如！ H2AX，但不恢复HMGB-1水平。 （a）
我们的结果与以前的研究一致，这些研究证明了基于树模型，尤其是随机森林和Xgboost在预测糖尿病杂志方面的有效性[12]。Alam等人的研究。报道说，随机森林和XGBoost在DR预测中实现了很高的AUC值和准确性，强调了这些模型在分析复杂的医疗保健数据中的实用性[13]。此外，最近的工作强调了XGBoost基于生化和成像数据准确预测DR风险的潜力，进一步验证了我们的发现[14-16]。在处理大数据集中随机森林的高预测能力和鲁棒性是有据可查的，我们的发现与这些观察结果保持一致，这表明随机森林可能是DR筛查的最佳选择[17]。Xgboost也表现良好，具有与随机森林相当的AUC值，表现出强大的分类能力并有效地处理可变重要性[15]。这些发现突出了在早期检测至关重要的医疗保健应用中基于树模型的实用性[18，19]。
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。
肠道菌群诱导异常氨基酸及其与糖尿病性视网膜病的相关性
摘要●目的：探索肠道菌群和代谢物与糖尿病性视网膜病（DR）的进展的相关性，并提供了一种新的策略来阐明DR的病理机制。 ●方法：来自32种2型糖尿病患者的粪便样品（PDR），23例，非增生性视网膜病（NPDR），27例无视网膜病变（DM），29个，与性别，年龄和BMI-I-AND和BMI-I-I-GEMI-I-I-GEMI-I-GEMI-I-GENE-affer-mi-i-I-HEALTY对照对照（29 HC”（29 HC）分析了16s cene cene cene cene cene。来自PDR，DM和HC组的60个粪便样品通过未靶向的代谢组学测定。粪便代谢产物。。●结果：发现了2个微生物组和12个代谢产物的簇，并伴有DR的严重程度，并且发现了疾病进展与PDR相关的微生物组和代谢产物的紧密相关性。是特定的，肠道微生物群的结构在四组中有所不同。与DM和HC组相比，PDR和NPDR组的肠道微生物群的多样性和丰富性在PDR和NPDR组中明显低。富含PDR组的微生物组簇，包括假单胞菌，ruminococcaceae-ucg-002，ruminococcaceae-ucg-005，christensenellaceae-r-7，
通过生物信息学方法识别与糖尿病性视网膜病变相关的枢纽基因
摘要。- 目的：这项研究的目的是鉴定枢纽基因并揭示糖尿病性视网膜病（DR）的骨质机制。材料和方法：我们在我们的研究中使用了基因表达综合（GEO）DATASET GSE60436。在筛选差异表达的基因（DEG）后，我们形成了基因和基因组（KEGG）功能分析的基因本体学（GO）和京都百科。随后，使用搜索工具来检索相互作用的基因（String）数据库并使用Cytoscape软件进行访问，并使用搜索工具进行了搜索工具来构建蛋白 - 蛋白质相互作用（PPI）网络。最后，我们通过CytoHubba插件确定了10个集线器基因。结果：总共确定了592摄氏度，包括203个上调的基因和389个下调基因。DEG主要富含视觉感知，光感受器外部段膜，视网膜结合和PI3K-AKT信号通路。通过构建蛋白质 - 蛋白质间的作用（PPI）网络，最终确定了10个中心基因，包括CNGA1，PDE6G，RHO，ABCA4，PDE6A，PDE6B，PDE6B，NRL，RPE65，RPE65，GUCA1B和AIPL1。结论：CNGA1，PDE6G，RHO，ABCA4，PDE6A，PDE6B，NRL，RPE65，GUCA1B和AIPL1可能是潜在的生物标志物，而治疗性TAR-可用于DR。
改善学生经营的免费诊所的糖尿病性视网膜病变筛查的文档
背景：糖尿病性视网膜病（DR）影响美国约960万人（美国），是工人年龄成年人视力丧失的主要原因。但是，在美国，只有不到50％的糖尿病患者接受了建议的筛查。我们旨在评估密歇根大学学生经营的免费诊所（UMSRFC）的DR筛查（DRS）的需求，并检查当前的DRS文档惯例，以告知诊所的质量改进计划。方法：我们对67名患者进行了需求评估调查，以检查UMSRFC在2023年1月至4月之间在UMSRFC的患者中获得的访问。进行了调查数据的描述性分析。对2021年3月至2023年3月之间在诊所中看到的所有患者的回顾性图表进行了评估，以评估医疗记录中DRS的记录。这些结果为诊所的DRS倡议的发展提供了信息。结果：在接受调查的67名患者中，有17例诊断为糖尿病。26名患者报告了一个眼睛问题，其中16例（62.0％）报告了视力模糊，有9（35.0％）报告的浮动器，以及1（4.0％）在视力中重新定位了黑暗/空的区域。图表审查产生了404例患者，其中70例诊断为2型糖尿病。28（40.0％）在其图表中提到了糖尿病眼检查，其中12个是美国糖尿病协会（ADA）筛查指南的最新信息。23名（33.0％）患者在其图表中提到转介给验光师或眼科医生。在DRS日，对三名患者进行了DR筛查。未发现DR病例。结论：调查和图表审查数据表明，需要增加DR和改进的DRS的DRS惯例。在眼科医生的监督下，在UMSRFC成功实施了一项DRS倡议。
糖尿病性视网膜病的小鼠中星状爆炸性细胞的原始研究变化
背景：神经退行性疾病，例如糖尿病性视网膜病（DR）和青光眼，诱导视网膜神经元丧失。乙酰胆碱 - 含有胆碱能神经元（称为Starburst amacrine细胞（SAC））在视网膜中精确的神经元活性的产生中起关键作用，位于内部核层（INL，常规）和神经节细胞（常规）和神经节细胞（GCL，位移）中。方法：本研究研究了链蛋白酶（STZ）诱导的糖尿病和胰岛素缺陷C57BL/6-TG（PH1-SIRNA胰岛素/CMV-HIDE）/KORL（IDCK）小鼠的糖尿病（STZ）诱导的糖尿病和胰岛素缺陷的糖尿病和胰岛素缺陷的囊损失和形态变化。SAC是通过抗胆碱乙酰转移酶（CHAT）抗体定位的免疫细胞化学定位的，在对照组中，INL和GCL中的聊天标记的细胞在整个垂直子午线沿整个垂直子午线进行计数，并使用常规荧光或共聚物显微镜在整个安装式视网膜中进行计数。结果：与对照组相比，STZ诱导的糖尿病小鼠视网膜中的CHAT-免疫反应性（IR）神经元在4-6周时降低了8.34％，42周时42周下降了14.89％。在20周大的IDCK小鼠视网膜中的局部CHAT-IR神经元计数比年龄匹配的对照小鼠低16.80％。细胞体的变形和聚集。单细胞注射实验揭示了DR CHAT-IR神经元中树突分支的损失和变形。所有CHAT-IR神经元均表达钙结合蛋白钙蛋白素，而没有与Calbindin-D28K或Parvalbumin共定位的CHAT-IR神经元。结论：我们的结果表明，CHAT-IR神经元丧失和变形的神经退行性作用可以为未来研究该疾病提供参考。
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介
使用Qi方法论改善家庭医学办公室的糖尿病性视网膜病筛查实践
1。国家糖尿病统计报告。疾病控制与预防中心，疾病控制与预防中心，2022年1月18日，https：//www.cdc.gov/daibetes/data/statistics-report-report-report/index.html。2。糖尿病和视力丧失。疾病控制与预防中心，疾病控制与预防中心，2021年5月7日，https：//www.cdc.gov/diabetes/managing/managing/diabetes-vision-ivision-vision-loss.html。3。lu，Y.，Serpas，L.，Genter，P.，Anderson，B.，Campa，D.，Ipp，E。（2016年）。对糖尿病性视网膜病变筛查的患者和护理提供者对障碍的不同感知，加利福尼亚州洛杉矶，2014 - 2015年。防止慢性疾病公共卫生研究，实践和政策，13（e140）。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc5055399/pdf/pcd/pcd-13-e140.pdf 4。ojeda，琥珀。“质量改进项目，以增加对II型糖尿病患者的眼部护理筛查和建议。”雅典娜，2017年12月，https：//athenaeum.uiw.edu/uiw_dnp/19/。5。“并存的条件和并发症。”疾病控制与预防中心，疾病控制与预防中心，2021年12月29日，https：//www.cdc.gov/daibetes/data/statisical-report-report-report/coexisting-conditions-conditions-smestions-ymestions.html。6。Edupuganti，Subhash等。“一个质量改进项目，以提高在学术门诊环境中遵守糖尿病措施 - 临床糖尿病和内分泌学。” Biomed Central，Biomed Central，2019年7月23日，https：//clindiabetesendo.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40842-019-0084-9。7。Kovarik JJ，Eller AW，Willard LA，Ding J，Johnston JM，Waxman EL。糖尿病患者患者中未诊断的糖尿病性视网膜病的患病率：糖尿病性视网膜病患者住院研究（DRIPS）。BMJ开放糖尿病研究与护理。https://drc.bmj.com/content/4/1/e000164。 发布于2016年2月1日。https://drc.bmj.com/content/4/1/e000164。发布于2016年2月1日。
基于人工智能的2型糖尿病视网膜病变筛查效果
根据国际糖尿病联合会的数据，2019 年全球约有 4.63 亿糖尿病患者，预测到 2045 年这一数字将增至 7 亿[1]。糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病最常见、最严重的并发症之一，是导致劳动人口失明的主要眼病[2–4]。据报道，不同国家的糖尿病患者中 DR 的患病率为 10%～61% [5]。但研究表明，早期对 DR 进行合理的干预和治疗，可取得良好的预防病情发展的效果，并显著降低失明率[6–8]。不幸的是，居住在县城、乡镇、村庄和边缘地区的人们往往缺乏足够的健康知识。等到这些人被发现患有DR时，往往已发展到严重阶段，造成了不可逆的视力损害，不仅影响患者的生活质量，也增加社会和家庭的经济负担，往往导致家庭陷入贫困。因此，扩大DR筛查区域，开展有针对性的防盲治盲，可以大大减少可治愈盲。遗憾的是，我国眼科医生数量不足，尤其在基层医疗机构，根据2016年中华医学会第21次全国眼科学会的数据显示，我国20%的县级医院没有设立眼科，即使设立眼科的机构，眼底病专科医生也寥寥无几，这些地区眼科医生与患者之比为1：3000[9]，极不平衡。因此，加大糖尿病患者筛查力度，提高人们对 DR 的知晓率、治疗率和控制率已成为我国主要公共卫生挑战之一[10–12]。基于人工智能（AI）的辅助手段对 DR 诊断高效、廉价、操作简便[13]。EyeWisdom 是智源慧图公司（Vistel）于 2017 年开发的基于人工智能算法的眼底疾病辅助诊断系统，主要包括针对 DR 的辅助诊断系统 EyeWisdom DSS 软件和以眼科多疾病筛查为核心功能的系统 EyeWisdom MCS 软件[14]。EyeWisdom 可通过人工智能算法根据受试者的眼底照片和病史筛查 DR、青光眼、年龄相关性黄斑变性等近 20 种不同的眼部疾病。它不仅可以直观地对筛查结果提供建议，还可以显示微血管瘤、视网膜出血、硬性渗出、棉绒斑等9种典型DR病变，帮助临床医生确认检查结果。此外，这款眼底图像分析软件是一款云端产品，结合互联网和5G技术，可实现实时远程医疗，从读取图像到输出结果仅需10秒。EyeWisdom AI算法已在临床实践中进行了训练，并通过EyePACS数据库获得的视网膜图像进行了验证[15]。但目前尚无关于眼底病诊断和分级疗效的报道
医疗技术：METEDA 收购创新 AI 解决方案以应对糖尿病视网膜病变
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