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OCT-Muster bei DMÖ: Hilft KI weiter? Dr. Annika Licht im Gespräch
mit PD Dr. Olga Furashova In dieser Folge setzen wir nahtlos dort
an, wo wir vergangene Woche aufgehört haben: bei Biomarkern im OCT
und ihrer Aussagekraft. Die Studie, die wir heute gemeinsam mit
Frau Prof. Furashova besprechen, verfolgt jedoch einen anderen
Ansatz – nämlich den Einsatz von KI. Lassen sich aus den Bilddaten
Muster herauslesen, die Rückschlüsse auf die bisherige Dauer eines
diabetischen Makulaödems oder das Ansprechen auf Steroide bzw.
Anti-VEGF-Therapien zulassen? Und wo liegen die Grenzen und
möglichen Fallstricke dieser Untersuchung? Tauchen Sie mit uns ein
in spannende und brandaktuelle Entwicklungen der ophthalmologischen
Bildanalyse! Weitere Informationen und die Studie selbst gibt es
hier: OCT Muster bei DMÖ: hilft KI weiter? What Lies beneath
Diabetic Macular Edema: Latent Phenotypic Clustering and
Differential Treatment Responses to Intravitreal Therapies Maria
Vittoria Cicinelli, MD,1,2 Beatrice Leonardo, MDs,1 Giacomo
Maiucci, MDs,1 Giuliano Martino, MDs,1 Makan Ziafati, MD,3,4
Soufiane Bousyf, MD,1 Luisa Frizziero, MD,5 Rosangela Lattanzio,
MD,1,2 Edoardo Midena, MD,5,6 Francesco Bandello, MD1,2
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41377061/
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„OCT-Muster bei DMÖ: Hilft KI weiter?“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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