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本研究比较了 UK Biobank 参与者中仅基于诊断与同时纳入诊断和治疗证据的青光眼定义，结果显示，包含治疗信息的定义与危险因素及严重程度生物标志物的关联更强，从而为未来在人群队列中开展青光眼研究提供了方法学参考。
一种新型深度学习模型能够从视盘照片中预测视网膜神经纤维层厚度，从而实现对眼压升高患者原发性开角型青光眼的风险分层。基线和纵向变化与疾病转化高度相关。
通过视盘照片预测视网膜神经纤维层（RNFL）厚度的深度学习模型可以识别出眼压增高患者中患原发性开角型青光眼（POAG）的风险较高的个体，从而提高早期风险评估和监测疾病进展的能力。
