実在の患者データを用いた機械学習ベースの多段階システムによる視力予測

本研究では、眼科医療データを統合し、加齢黄斑変性(AMD)、糖尿病黄斑浮腫(DME)、網膜静脈閉塞(RVO)の3つの疾患について、少なくとも4回の視力検査に基づいて患者の視力推移を予測することができる。提案する多段階システムでは、深層ニューラルネットワークのアンサンブルを用いて不完全なOCT文書を補完し、より正確な視力モデリングを可能にする。