Morph-SSL學習到的特徵表示確實可以應用於其他眼科疾病的診斷和預後預測。以下是幾個可能的應用場景：
青光眼：Morph-SSL提取的特徵可以用於青光眼的早期診斷，通過分析視網膜神經纖維層的變化，幫助識別青光眼患者的風險。
糖尿病視網膜病變：OCT影像中的特徵可以用於評估糖尿病視網膜病變的嚴重程度，並預測病變的進展，從而幫助制定個性化的治療計劃。
視網膜脫落：Morph-SSL學習到的特徵可以用於檢測視網膜脫落的早期跡象，通過分析視網膜結構的變化，幫助及早介入治療。
其他視網膜疾病：如黃斑變性、視網膜血管阻塞等，Morph-SSL提取的特徵可以用於這些疾病的診斷和預後預測，幫助臨床醫生制定更有效的治療策略。
總之，Morph-SSL的特徵表示具有廣泛的應用潛力，能夠促進眼科疾病的早期診斷和個性化治療。