是的，除了OCT影像，結合其他生物標誌物（如遺傳資訊）可以顯著提高預測準確性。以下是幾個具體的結合方式：
遺傳資訊：研究顯示，某些基因變異（如CFH、ARMS2等）與AMD的風險有關。通過將這些遺傳標記與OCT影像數據結合，可以幫助識別高風險患者，從而提高轉換風險預測的準確性。
臨床數據：結合患者的臨床數據（如年齡、性別、病史等）可以提供額外的上下文信息，幫助模型更好地理解患者的整體健康狀況，進而提高預測的準確性。
生物標誌物：除了遺傳資訊，還可以考慮其他生物標誌物，如血液中的炎症標記物或代謝指標，這些指標可能與AMD的進展有關。通過整合這些生物標誌物，模型可以獲得更全面的病理信息。
多模態學習：利用多模態學習技術，將OCT影像與其他類型的數據（如基因組學、蛋白質組學等）進行融合，能夠捕捉到更複雜的生物學特徵，從而提高預測的準確性。