36 편의 논문
이 연구는 시각 장애 성인의 지능 검사에 대한 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통해, 현재 시각 장애인을 위한 표준화된 지능 검사나 규준이 부재하여 총 지능 지수 (TIQ) 의 정확한 측정이 불가능하며, 이에 대한 맞춤형 검사 및 규준 개발이 시급함을 시사합니다.
이 논문은 가나 임상 코호트를 대상으로 임상, 구조적, 기능적 데이터를 통합한 멀티모달 머신러닝 모델 (특히 MLP) 이 개별 지표나 전통적 모델보다 우수한 성능으로 녹내장을 효과적으로 자동 진단할 수 있음을 입증했습니다.
본 연구는 ChatGPT 와 DeepSeek 이 부모 및 환자가 묻는 근시에 대한 질문에 대해 일관되게 높은 품질의 답변을 제공한 반면, Gemini 는 상대적으로 낮은 점수를 받았으나 전반적으로 AI 채팅봇이 근에 대한 이해를 돕는 데 유효함을 보여주었다.
이 논문은 ResNet152V2 딥러닝 모델을 활용하여 13 가지 안과 질환을 시각적 증상에 기반해 98.8% 의 평균 검증 정확도로 자동 분류하는 재현 가능한 교육용 튜토리얼을 제시합니다.
이 연구는 근시와 관련된 안축장 변화가 망막 혈관 생체지표에 체계적인 편향을 유발하므로, 벤넷 - 리트만 공식을 기반으로 한 안축장 보정이 정량적 망막 영상 분석 및 AI 바이오마커 개발에 필수적임을 규명했습니다.
이 연구는 아침 시간대의 좁은 대역 파란색 빛 노출이 저녁 노출보다 안축장을 유의하게 단축시키고 일주기 리듬에 영향을 미치지만, 근시성 초점 흐림과 결합했을 때 추가적인 효과는 나타나지 않았음을 보여줍니다.
탄자니아 북부에서 진행된 본 연구는 제 2 형 당뇨병 환자의 혈중 중성지방 수치가 당뇨성 황반부종의 독립적인 예측 인자임을 규명하여, 지질 이상 관리가 시력 위협 합병증 예방에 중요함을 시사합니다.
이 논문은 스마트폰 등 저비용 기기로 촬영된 망막 사진에서도 신뢰할 수 있는 녹내장 및 당뇨망막병증 선별을 가능하게 하기 위해, 질병 관련 특징과 위상 요인을 분리하여 도메인 일반화 성능을 향상시킨 'CausalFund'라는 인과성 기반 학습 프레임워크를 제안하고 그 유효성을 입증했습니다.
전장 유전체 시퀀싱 데이터를 활용한 이 연구는 PITX2 유전자 상류의 8,732 염기쌍 결실이 주요 개안압 녹내장 (POAG) 발병 위험을 7.3 배 증가시키는 것으로 확인되었으며, 이는 기존 SNP 기반 분석으로는 발견되지 않았던 구조적 변이가 질병 위험 평가에 중요한 역할을 함을 보여줍니다.
이 연구는 산화 스트레스와 관련된 노화성 황반변성 (AMD) 환자에게서 혈청 에르고티오네인 수치가 유의하게 낮고 대사산물이 높게 나타났으며, 에르고티오네인이 눈 조직의 산화 손상으로부터 보호하는 역할을 할 가능성이 있음을 밝혀냈습니다.
이 연구는 33 개 안과 진료소에서 2,216 명의 만성 망막 질환 환자를 대상으로 한 원격 생리학적 모니터링 및 주 관리 프로그램 (RemoniHealth) 을 통해 8 만 건 이상의 진료 기록을 분석한 결과, 가정용 망막 기능 검사를 통한 무증상 질환 진행의 조기 발견과 적시 개입이 가능함을 입증했습니다.
이 연구는 딥러닝 기반 비전 트랜스포머 (ViT) 모델을 사용하여 단일 OCT-RNF 스캔으로부터 녹내장 발병 전 시야 기능을 정확하게 예측할 수 있음을 입증했습니다.
이 연구는 미국 임상 현장에서 네오혈관성 연령관련 황반변성, 당뇨망막병증, 당뇨황반부종, 망막정맥폐쇄로 치료받은 1,000 개의 안구를 대상으로 한 바이오시밀러 아플리베셉트 - 아이이 (PAVBLU) 의 후향적 분석을 통해, 기존 치료에서 전환된 환자에서는 시력이 안정적으로 유지되고 치료 경험이 없는 환자에서는 시력이 호전되었으며 새로운 안전성 문제는 발견되지 않았음을 보여주었습니다.
이 연구는 아프리카 계통 인구에서 원발성 개방각녹내장 (POAG) 과 관련된 희귀 코딩 변이를 다코호르트 엑솜 전체 메타분석을 통해 탐색하여, SRF 를 포함한 여러 유전자에서 유의미한 연관성을 발견하고 유럽계 인구 연구에서 간과되었던 인종 특이적 유전적 기여를 규명했습니다.
이 연구는 770 개의 고도 근시 눈을 대상으로 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 활용하여 백내장 발생에 가장 큰 영향을 미치는 비선형 요인 (연령, 안축장, 전방심도/안축장 비율 등) 을 규명하고, 안구 생체 측정 지표가 전신 검사 지표보다 백내장 발생과 더 밀접하게 연관됨을 밝혔습니다.
이 논문은 대규모 전자의무기록 (EHR) 데이터와 소규모 프로테오믹스 데이터를 융합한 멀티모달 AI 모델 (COMET) 을 개발하여 당뇨병성 망막병증의 생물학적 기전에 부합하는 단백질 바이오마커를 합리적으로 우선순위화하고 독립 코호트에서 검증한 연구입니다.