EyecareGPT: Boosting Comprehensive Ophthalmology Understanding with Tailored Dataset, Benchmark and Model
5Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- EyecareGPT: Boosting Comprehensive Ophthalmology Understanding with Tailored Dataset, Benchmark and Model
- Date Crossref
- 27/10/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Zhejiang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Harbin Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chenzhou First People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
The First Affiliated Hospital of Chenzhou pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Zhejiang University, Harbin Institute of Technology et Chenzhou First People's Hospital, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Retinal Imaging and AnalysisCOVID-19 diagnosis using AIArtificial Intelligence in Healthcare