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新的AI模型RETFound利用自我监督学习方法，能够根据人们的视网膜图像来诊断和预测多种健康状况的患病风险。它在检测眼部疾病和全身性疾病方面表现出色，检测结果准确度较高。RETFound的特殊之处在于它使用自我监督学习的方法进行训练，可以使用未标记的数据进行初步训练，从而减少训练所需的数据标记数量，提高疾病检测速度。这一突破有望解决医疗AI领域中标签效率不佳的问题。RETFound的开发人员已经公开了这个模型，希望能够得到更多人的优化和训练，以适应不同的患者群体和医疗环境。然而，使用RETFound作为检测其他疾病的模型需要注意其存在的缺陷和局限性。
来源：https://zhidx.com
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