medRxiv 临床预印· Desai, S., Gadgil, S., Gottala, V. A., Jesalpura, K., Ramnath, D., Gruzewska, E., Purandare, H., Liu, Y., Telang, U., Taylor, J. A., Sawhney, R., Tiwari, R., Webster, D. R., Shetty, S., Hassidim, A., Matias, Y., Howell, M., Venkatraman, S., Daryani, B., Chen, C., Kakarmath, S., Daswani, M., Wilson, M., Pullakhandam, R., Vispute, S., Thompson, M. ·· 2 天前精选AI 评分52
基于智能手机结膜图像的深度学习无创贫血分级研究在印度农村完成横断面验证
Smartphone-based Non-Invasive Classification of Anemia Severity using Deep Learning: A Cross-Sectional Study in Rural India
AI 导读
研究在印度古吉拉特邦农村的 SEWA Rural 医院采集 5,176 例结膜图像及人口学临床数据，以 Sysmex XN-550 自动分析仪静脉血结果为金标准，训练结合年龄、性别、妊娠状态与结膜图像的深度学习模型预测血红蛋白（Hb）。
推荐理由
研究给出Hb预测误差与分级敏感性特异性等量化结果，并公开数据集，可评估该方法在资源有限场景的可用边界。
来源：medRxiv 临床预印 · medrxiv.org