孔明深度学习模型

预测抗VEGF疗效

全国多中心数据训练，可提前预测抗VEGF治疗的视力与解剖预后，性能超越不同资历眼科医生。

Zhao, Xinyu · 杨雯 · Ying, Zeng · Anyu, Lai · 曹文明 · Zhengming, Shi · Zhang, Wenfei · 赵青 · Cheng, Tiantian · Meng, Lihui · Wang, Yuelin · Wang, Chuting · Liu, Xinyu · Liu, Guangfeng · Lu, Linna · Lv, Lin · 魏文斌 · Chen, Minyu · 李志清 · Zeng, Qi · 王志军 · Sha, Qian · 盛斌 · 陈有信

The Lancet Digital Health 2027

参数信息

AUC（预测BCVA变化）
0.948
AUC（预测BCVA变化）
0.941
平均绝对误差（MAE，预测BCVA值）
0.048
结构相似性指数（SSIM，预测OCT图像）
0.57

技术优势

能预测OCT图像变化

模型可生成预测的治疗后OCT图像，SSIM超过0.57，帮助医生直观了解可能的结构改变。

基于多中心大数据

模型基于全国18家三甲医院1226名患者的29772张OCT图像训练，并在外部数据集上验证，具有良好的泛化性。

应用场景