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出版者：印度旁遮普国家银行战略管理和经济咨询部 (SMEAD) 公司办公室，地块编号。 4, Sector 10, Dwarka, New Delhi-110075 出版者：旁遮普国家银行战略管理和经济咨询部公司办公室，地块编号。 4, Sector -10, Dwarka, New Silli -110075 免责声明：本公告中表达/汇编的意见/信息属于银行研究团队，并不反映银行或其管理层或任何子公司的意见。可以复制该内容，但需注明发布此类信息的原始来源/机构。银行对公告中所述的事实/数据不承担任何责任，也不以任何方式承担任何责任。披露：本报告表达/汇编的观点/信息均为本银行研究团队的观点/信息，并不反映本银行或其管理层或任何子公司的观点。可转载上述内容，但需注明发布此类信息的原始来源/机构。本行对金条中所含的事实/数据不负任何责任，且不承担任何形式的责任。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
镜片材料和设计
国家视光学院前言：本继续教育课程由国家视光学院赞助准备，旨在为视光师提供方便、经济高效和实用的学习体验。随着技术进步应用于眼保健专业，从事视光职业所需的技能和知识将在未来不断变化。更高的淘汰率将导致变化的速度加快，也需要更快的知识来应对这些变化。国家视光学院认识到为所有视光师提供继续教育计划的必要性。本课程是作为整体计划的一部分开发的，旨在使视光师能够发展和提高他们所选职业的技术知识和技能。国家视光学院说明：阅读并学习材料。在您觉得自己彻底理解了材料后，请按照考试开始时给出的说明参加考试。完成测试后，请将答题纸邮寄至美国国家视光师学会，地址：8401 Corporate Drive, Suite 605, Landover, Maryland 20785，或传真至 301-577-3880。请务必填写答题纸上的评估表。评分和回复请留出两周时间。学分：美国视光师学会已批准此课程作为一 (1) 个继续教育学分，用于续签认证。要获得此学分，您的测试成绩必须达到 80% 或更高。学会将通知所有考生他们的分数，并将学分证书邮寄给通过考试的考生。您必须将学分证书的相应部分邮寄给 ABO 和/或您所在州的许可委员会，以续签您的认证/执照。其中一部分将保留作为您的记录。作者：Diane F. Drake，LDO，ABOM，FCLSA，FNAO David F. Meldrum，LDO，ABOM，FNAO Randall L. Smith，MS，ABOM，NCLEC，FNAO 目标受众：本课程适用于各个级别的验光师。
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