Nature子刊重磅研究:预训练数据构成如何影响视网膜基础模型的泛化与公平性

《Nature Communications》刊登了一篇研究论文《Understanding pre-training data effects in retinal foundation models using two large fundus cohorts》。该研究首次借助英国与中国上海的两大超大规模眼底影像队列（各含90余万张图像），全面分析了预训练数据的组成特征对视网膜AI基础模型泛化能力与公平性的影响；研究结果显示，虽然基于不同地区数据训练的模型均表现出色的跨中心泛化性能，但预训练数据中年龄