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[计算机科学讲义] 软计算进展 第10632卷（第16届墨西哥国际人工智能会议MICAI 2017，墨西哥恩塞纳达，2017年10月23-28日，会议录，第一部分）|| 年龄相关性黄斑变性诊断与预测的机器学习方法综述

DOI：10.1007/978-3-030-02837-4_21 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 年龄相关性黄斑变性（AMD）是一种由多基因与环境因素相互作用引发的复杂疾病。该病是发达国家视力功能障碍和失明的首要病因，在欠发达国家中的致病率也呈上升趋势。目前通过研究视网膜图像来识别视网膜中的玻璃膜疣，对这些图像的分类有助于支持医学诊断。同样地，研究人员也在探究遗传变异和风险因素，以开展疾病的预测性研究——这些研究借助统计工具实施，近年来更引入了机器学习（ML）方法。本文针对复杂疾?。ㄌ乇鹗茿MD病例）对上述两种研究路径进行了文献综述。我们重点关注基于个体遗传变异的研究路径，因其可作为AMD预防的支持工具。根据精准医学的理念，疾病预防对于提升患者及其家庭的生活质量、避免固有健康负担具有优先意义。
作者： Antonieta Martínez-Velasco，Lourdes Martínez-Villase?or
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

调查用于诊断和预测年龄相关性黄斑变性（AMD）的机器学习方法，重点关注视网膜图像分析和遗传变异分析。

研究成果

机器学习技术是支持年龄相关性黄斑变性（AMD）诊断和预测的有力工具，其中图像分析有助于诊断，基因分析可实现预后判断。个性化医疗方法可通过利用遗传和环境风险因素帮助预防AMD。未来的工作应解决样本不足问题，提高模型的可解释性，并将研究扩展至不同种族群体。

研究不足

该调查揭示了若干局限性，包括研究样本量不足、机器学习模型对临床医生缺乏可解释性、不同种族群体间结果存在差异，以及需要更多公共数据集和在多样化人群中进行验证。

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