IF=58.7 | 上海交通大学/清华大学/新加坡国立大学三校联合开发了一种用于原发性糖尿病护理和DR筛查图像语言系统！

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编者按 由于缺 乏训练有素的初级保健医生(PCPs)，特别是在资源匮乏的地区，初级糖尿病护理和糖尿病视网膜病变(DR)筛查仍然是主要的公共卫生挑战。 2024年7月19日，上海交通大学贾伟平、 Sheng  Bin、 李华婷、新加坡国立大学Yih-Chung Tham、 清华大学黄天荫 共同通讯在 Nature Medicine (IF=58.7) 在线发表题为 “ Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care ” 的研究论文， 该研究开发了一个集成的图像语言系统(DeepDR-LLM)，结合了大型语言模型(LLM模块)和基于图像的深度学习(DeepDR-Transformer)，为PCPs提供个性化的糖尿病管理建议。 在一项回顾性评估中，LLM模块在英语测试中表现出与PCPs和内分泌科住院医生相当的性能，并且优于PCPs和与中文内分泌科住院医生相当的性能。对于识别可参考的DR, PCP的平均准确率为81.0%，在DeepDR-Transformer的辅助下为 ………………………………