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deepSeek-r1在眼科中的标题表现
眼科中的DeepSeek-R1的标题表现：对临床决策和成本效益的评估作者David Mikhail MD（C）MSC（C）MSC（C）1，Andrew Farah MDCM（C）2，Jason Milad Bse（Jason Milad Bse（C）4票价ANTAKI MDCM FRCSC 3,5,6,7,8，Michael Balas MD 9，Marko M. Popovic MD MD MPH FRCSC 9,10，Alessandro Feo MD 10,11，Rajeev H. Muni Muni MD MD MSC FRCSC 9,12 Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada 2 Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 3 Department of Ophthalmology, Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 4 Department of Software Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada 5 Department of Ophthalmology, University of蒙特利尔，蒙特利尔，加拿大魁北克省6个中心大学d'Ophtalmologie（CUO），HôpitalMaisonneuve-Rosemont，Ciusss de l'Est-de-de-de-de-de-de-de-l'île-de-montréal，蒙特利尔，加拿大魁北克 (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 8 Cole Eye Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA 9 Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario Canada 10 Retina Division, Stein and Doheny Eye Institutes, Department of Ophthalmology, University of California, Los Angeles, California, United States of America 11 Department of人类大学生物医学科学，通过Rita Levi Montalcini 4，20072。眼科中的DeepSeek-R1的标题表现：对临床决策和成本效益的评估作者David Mikhail MD（C）MSC（C）MSC（C）1，Andrew Farah MDCM（C）2，Jason Milad Bse（Jason Milad Bse（C）4票价ANTAKI MDCM FRCSC 3,5,6,7,8，Michael Balas MD 9，Marko M. Popovic MD MD MPH FRCSC 9,10，Alessandro Feo MD 10,11，Rajeev H. Muni Muni MD MD MSC FRCSC 9,12 Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada 2 Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 3 Department of Ophthalmology, Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 4 Department of Software Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada 5 Department of Ophthalmology, University of蒙特利尔，蒙特利尔，加拿大魁北克省6个中心大学d'Ophtalmologie（CUO），HôpitalMaisonneuve-Rosemont，Ciusss de l'Est-de-de-de-de-de-de-de-l'île-de-montréal，蒙特利尔，加拿大魁北克 (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 8 Cole Eye Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA 9 Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario Canada 10 Retina Division, Stein and Doheny Eye Institutes, Department of Ophthalmology, University of California, Los Angeles, California, United States of America 11 Department of人类大学生物医学科学，通过Rita Levi Montalcini 4，20072。Pieve Pieve Emanuele-Milan，意大利12号科学系，圣迈克尔医院/统一健康多伦多，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大安大略省13伦敦大学学院，伦敦大学，UK 14 NIHR BIOMEDICAL BIOMEDICAL研究中心NHS Eye Hospital HospitA HospitA HospitA HospitA nhs NHS Hospital Hospital Tossict，NHS NHS EYS TOUNTION，UK DUERING DUVELINGIM of FIRC，MODINIM，蒙特利尔2900ÉdouardMontpetitBoulevard，蒙特利尔，加拿大魁北克，H3T 1J4电话：（514）252-3400Pieve Pieve Emanuele-Milan，意大利12号科学系，圣迈克尔医院/统一健康多伦多，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大安大略省13伦敦大学学院，伦敦大学，UK 14 NIHR BIOMEDICAL BIOMEDICAL研究中心NHS Eye Hospital HospitA HospitA HospitA HospitA nhs NHS Hospital Hospital Tossict，NHS NHS EYS TOUNTION，UK DUERING DUVELINGIM of FIRC，MODINIM，蒙特利尔2900ÉdouardMontpetitBoulevard，蒙特利尔，加拿大魁北克，H3T 1J4电话：（514）252-3400
眼科增强现实：应用与挑战
增强现实 (AR) 发展迅速，并已应用于医学、维修和文化遗产等许多领域。与其他专业不同，眼科与 AR 紧密相关，因为大多数 AR 系统都基于视觉系统。这里我们总结了 AR 在眼科中的应用和挑战，并为进一步的研究提供了见解。首先，我们说明了标准 AR 系统的结构并介绍了基本硬件。其次，我们系统地介绍了 AR 在眼科中的应用，包括治疗、教育和临床辅助。总之，还有很大的发展空间，需要研究人员付出更多的努力。在诊断和保护方面的应用可能值得探索。虽然硬件障碍目前制约了 AR 在眼科的发展，但随着技术的快速发展和更深入的研究，AR 将在未来发挥其潜力并在眼科中发挥重要作用。
眼科领域的人工智能和深度学习
摘要 近年来，基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理，但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域，DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用，作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此，DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战，包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
特邀评论 眼科领域的人工智能...
采用 AI 应用程序的一个关键要素是算法的可解释性、过度拟合和可重复性。具体而言，AI 模型受到可解释性或黑盒限制的影响，因为它们依赖于复杂的非线性、多维决策边界。这些模型还存在过度拟合的问题，可以识别医学图像中完全不相关的强目标相关伪影，导致泛化能力差。因此，得出误导性预测的可能成本反而非常高昂且耗时。因此，必须使用最先进的技术来识别 AI 模型中的任何这些问题。例如，激活图（也称为加热图）显示了模型在使用亮度进行预测时关注的内容。因此，它可以突出显示每个预测的关注领域，这可能有助于人类理解 AI 模型用于得出结果的过程。
眼科 - 纽约眼耳医院
1.Guthrie, G.J.：眼科手术讲座，伦敦，Burgess & Hill，1823 年。2.1820 年至 1905 年纽约眼科（后来是耳科）医院的早期会议记录和报告。3.Dunshee, K.H.：《当你经过时》，纽约，黑斯廷斯出版社，1952 年，第 58、91、209 页。4.Hone，P.：《日记，1828-1851》，由 Allan Nevins 编辑，纽约，Dodd，Mead & Co.，1927 年，卷。1 和
光电传感器眼科：调查和参数分析...
光电传感器眼动仪 (PSOG) 是一种眼动追踪技术，其原理是使用简单的光电传感器来测量眼睛旋转时反射的（通常是红外线）光量。光电传感器眼动仪可以提供高精度、低延迟和低功耗的测量，因此它似乎是在新兴头戴式交互设备（例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 耳机）中进行眼动追踪的一种有吸引力的选择。在我们目前的工作中，我们采用可调节的模拟框架作为对不同光电传感器眼动仪设计的眼动追踪行为进行探索性研究的共同基础。通过进行的实验，我们探索了设计的一些基本参数的变化对最终准确性和串扰的影响，这些是基于眼动追踪的人机交互应用程序无缝运行的关键特征。我们的实验结果揭示了需要采取的设计权衡，以解决导致不同眼动追踪特性最佳性能的竞争条件。我们还介绍了传感器发生偏移时眼动追踪输出中出现的变化，并评估了不同眼动和传感器偏移组合导致的准确度下降。
加拿大的眼科基本药物清单
必需药物被定义为被证明在治疗上有效，具有可接受的安全性并满足人群健康需求的药物。1世界卫生组织（WHO）在1977年开发了首个基本药物的模型清单。1在这样做时，谁鼓励成员国考虑药物不可用所带来的问题以及针对优先药物的清单的好处。谁指出，国际差异禁止为所有国家创建标准清单。然而，根据其自己在健康领域的政策，谁建议其基本药物清单（EML）可以作为“采用基本药物清单”中每个国家的指南。 1到2017年，在194名成员国有正式国家EML（70.6％）中，有137个国家 /地区。2加拿大没有EML。
azasite®（阿奇霉素眼科解决方案）1％
警告和预防措施：仅局部眼科使用 - 不进行注射。azasite仅用于局部眼科使用，不应全身施用，注射下插条或直接引入眼睛的前室。全身使用阿奇霉素的过敏和超敏反应。在接受全身施用的阿奇霉素的患者中，很少有据报道，在阿奇菌素治疗的患者中，很少有报道称包括史蒂文斯 - 约翰逊综合征在内的血管性水肿，过敏反应和皮肤病反应在内的严重过敏反应和皮肤病反应。尽管很少见，但已有报道。系统施用时，应根据已知对阿奇霉素的超敏反应来考虑过敏反应或其他超敏反应的潜力。
眼科血管内皮生长因子（VEGF ...
代码描述0061U五种生物标志物（组织氧合[Sto2]，氧降解蛋白[CTHBO2]，脱氧脂蛋白[CTHBR] [CTHBR]，乳头状和网状皮肤皮肤浓度[CTHB1和CTHB1] Spatial procrosioni Iff）分析使用空间频域成像（SFDI）和多光谱分析对生物标志物的经皮测量未经证实，并且由于没有足够的安全性和/或疗效的证据而在医学上是不必要的。临床证据空间频域成像（SFDI）技术是一种光学技术，用于定量表征浊度（多个散射）材料。Clarifi®成像系统（调制成像，Inc。）是一种非接触，无创组织的氧合测量系统，报告氧饱和度，氧 - 血红蛋白和脱氧血红蛋白在2D/3D视觉呈现中的近似值。均应用于确定潜在循环妥协患者表面组织中的氧合水平。根据制造商的说法，Clarifi®成像系统本身不提供任何医疗诊断或开出医疗治疗方案。它旨在成为更大的评估电池的一部分，并与其他临床评估和诊断测试结合使用。Jett等。 （2023）进行了一项观察性研究，该研究使用SFDI评估了脚部微血管疾病（MVD）的严重程度。 研究中包括154名患者的299肢。 测量值包括踝臂指数（ABI），脚趾臂指数（TBI），振动感觉测试和SFDI。 作者指出否Jett等。（2023）进行了一项观察性研究，该研究使用SFDI评估了脚部微血管疾病（MVD）的严重程度。研究中包括154名患者的299肢。测量值包括踝臂指数（ABI），脚趾臂指数（TBI），振动感觉测试和SFDI。作者指出否作者在没有糖尿病，糖尿病，糖尿病患有神经性病的糖尿病，糖尿病和糖尿病的患者中比较了非侵入性血管测试和SFDI。对于SFDI，作者评估了乳头状血红蛋白（HBT1）和组织氧饱和度（Sto2）。
人工智能在眼科中的应用：叙述性综述
通过应用一组过滤器来处理数据，以产生最终响应（例如输出）。神经网络自行为训练过程中使用的过滤器设置权重。过滤器在训练阶段之前定义，但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段，可以提高算法性能。当在训练期间分配数据时，此阶段可以是监督的。它也可以不受监督，在这种情况下，设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复：因此，其中一个数据集（例如，训练）中的图像不应在任何其他数据集（例如，验证）中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集，并可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整，以及实施训练条件。在训练阶段之后，将使用独立的测试数据，这些数据是通过不同的设备、从不同的临床环境下的不同人群中捕获的。