Adaptations and interpretation of Intelligence Tests for Adults with Visual Impairment: A Literature Review and Interviews with Healthcare Professionals
该研究通过文献综述和对荷兰低视力服务提供者的访谈发现，目前缺乏针对视障成人的标准化智力测验及常模，导致无法准确测量总智商，因此亟需开发专用工具并建议从业者主要依赖言语子测验进行适应性评估。
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36 篇论文
Multimodal Machine Learning for Glaucoma Detection in a Sub-Saharan African Clinical Population
这项研究利用来自加纳的临床队列数据，通过整合人口统计学、眼压、OCT 结构参数和视野功能指标等多模态数据，证实了多层感知机（MLP）模型在自动化青光眼检测方面优于传统机器学习算法及单一临床指标，为资源受限地区的青光眼筛查提供了有效的 AI 辅助方案。
Can Parents and Patients Understand Myopia Using Large Language Model-Based Chatbots?
这项前瞻性比较研究表明，ChatGPT 和 DeepSeek 在回答家长及患者关于近视的常见问题时表现一致且高质量，而 Gemini 评分略低但仍属可接受，总体证实了 AI 聊天机器人能有效辅助近视知识的普及与理解。
A Tutorial on Automated Classification of Eye Diseases Using Deep Learning
本文介绍了一种基于 ResNet152V2 迁移学习的深度学习教程，能够以 98.8% 的平均验证准确率自动识别 13 种常见眼病，并通过提供可复现的代码、数据集和分步流程，助力眼科医生及学习者掌握自动化诊断技术。
Axial Length Matters: Scaling Effects in Retinal Fundus Image Analysis
该研究证实眼轴长度会显著影响视网膜眼底图像中血管生物标志物的测量精度，并指出采用基于真实眼轴长度的 Bennett-Littmann 公式进行校正可有效消除由此产生的系统性偏差。
Effects of morning and evening narrowband blue light and myopic defocus on axial length in humans
该研究表明，早晨窄带蓝光照射能显著缩短人眼轴长并影响其昼夜节律，而傍晚蓝光照射无效，且蓝光与近视离焦联用并未产生额外的轴长调节作用。
Abnormal Lipid Profiles as Markers of Diabetic Macular Edema Among Patients with Type 2 Diabetes Mellitus Attending a Tertiary Hospital in Northern Tanzania: A One-Year Cross-Sectional Study
这项在坦桑尼亚北部进行的横断面研究表明，血清甘油三酯水平升高是 2 型糖尿病患者发生糖尿病性黄斑水肿的独立预测因子。
CausalFund: Causality-Inspired Domain Generalization in Retinal Fundus Imaging for Low-Resource Screening
本文提出了 CausalFund 框架，通过利用因果学习原理将疾病特征与图像伪影解耦，显著提升了 AI 模型在便携式设备采集的低质量眼底图像上对青光眼和糖尿病视网膜病变的跨域泛化能力，从而实现了可靠的低资源筛查。
A large deletion spanning multiple enhancers near PITX2 increases primary open-angle glaucoma risk
这项基于"All of Us"队列的研究发现，PITX2 基因上游一个跨越多个增强子的 8,732 碱基对大片段缺失与原发性开角型青光眼风险显著相关，揭示了全基因组测序在捕捉罕见大效应结构变异以改进疾病风险分层方面的价值。
Are low ergothioneine levels a risk factor for age-related macular degeneration and other ocular disorders?
该研究揭示了低水平的麦角硫因与年龄相关性黄斑变性（AMD）之间存在显著关联，表明其可能作为 AMD 及其他眼部疾病的危险因素，并提示补充麦角硫因或有助于降低患病风险或延缓病情进展。
Remote Physiologic Monitoring and Principal Care Management for Chronic Retinal Diseases: Results from over 80,000 Encounters
这项涉及 33 家视网膜诊所和 2,216 名患者的真实世界研究证实，结合居家视网膜功能测试（Macustat）与远程生理监测及主要护理管理的综合模式，能够有效识别无症状疾病进展并促使及时干预，从而改善慢性视网膜疾病的连续护理效果。
Predicting visual function before glaucoma onset from baseline optical coherence tomography scans using deep learning
该研究开发了一种基于 Vision Transformers 的深度学习模型，能够仅通过基线光学相干断层扫描视网膜神经纤维层（OCT-RNFL）图像准确预测未来的视野指标，并在不同设备的外部验证中表现出稳健的泛化能力，为青光眼进展预测提供了新工具。
Real-world utilization and initial experience with aflibercept-ayyh (PAVBLU(R)) for retinal disorders in United States retina practices: A descriptive retrospective analysis
这项针对美国视网膜临床实践的真实世界回顾性分析表明，抗 VEGF 生物类似药 aflibercept-ayyh（PAVBLU®）在治疗多种视网膜疾病时，对既往治疗患者能维持视力稳定，对初治患者能改善视力，且安全性良好，未出现新的或意外的不良事件。
RARE CODING VARIANT ASSOCIATIONS WITH PRIMARY OPEN-ANGLE GLAUCOMA IN AFRICAN ANCESTRY:A MULTI-COHORT EXOME-WIDE META ANALYSIS
这项针对非洲裔人群的多队列外显子组荟萃分析发现，尽管没有基因达到全外显子组显著性水平，但 SRF、BLTP3A、METTL2A 和 KRT10 等基因中的罕见编码变异与原发性开角型青光眼存在提示性关联，其中 SRF 因涉及小梁网功能而成为最具生物学意义的候选基因，凸显了在该受累人群中研究罕见变异对理解疾病病因的重要性。
Interpretable machine-learning model for cataract associated factors identifying in patients with high myopia
该研究通过可解释的机器学习模型，在 770 只高度近视眼中系统评估了白内障相关因素，发现年龄、眼轴长度及前房深度与眼轴长度比值等眼生物测量指标与白内障存在显著的非线性关联，且其预测效能优于系统性实验室指标。
Multimodal AI fuses proteomic and EHR data for rational prioritization of protein biomarkers in diabetic retinopathy
该研究提出了一种名为 COMET 的两阶段多模态人工智能方法，通过融合大规模电子健康记录与蛋白质组学数据，成功优先筛选并验证了糖尿病视网膜病变中更具生物学意义的蛋白质生物标志物。