（1）摘要：该研究系统评估眼科基础模型在跨海拔部署场景下的性能差异，发现高海拔人群眼底图像中存在明显的域偏移。作者构建MIXFound混合基础模型框架，通过性能加权融合多个冻结模型表示，在不重新训练主干网络的前提下提升跨海拔诊断稳健性，并分析视网膜血管形态的海拔相关适应性变化。

（2）研究背景：现有多模态眼科基础模型多基于平原地区或公开数据库预训练，其公平性研究主要集中于性别、种族等人口学维度，缺乏对地理环境尤其是高海拔缺氧环境的考察。高海拔人群在数据和医疗资源中长期 underrepresented，可能导致模型在该群体上的泛化性能下降，构成被忽视的部署域偏移问题。

（3）主要内容：研究收集多个医疗中心的彩色眼底照片，覆盖平原、高海拔和极高海拔地区，纳入正常、青光眼、近视和年龄相关性黄斑变性等诊断类别。比较RETFound、VisionFM、FLAIR和CLIP等基础模型的跨海拔表现，分析海拔相关域偏移，并提出MIXFound集成框架，结合性能加权和可训练分类头进行融合。

（4）研究设计：构建跨海拔多疾病眼底图像数据集并进行标注；在控制人口学特征的队列中评估各模型内部与外部验证性能；采用配对bootstrap检验、消融实验和多种融合策略比较验证MIXFound；利用AutoMorph量化健康眼视网膜血管形态指标，分析海拔相关血管适应性变化。

（5）结果：各模型随海拔升高普遍出现性能下降，MIXFound在多数队列中保持较高或最高的判别能力，跨海拔性能损失相对较小。外部高海拔中心验证支持其稳健性。视网膜血管形态分析显示多个指标在不同海拔组间存在差异，提示血管适应性变化可能是域偏移的解剖学基础之一。消融实验表明各基础模型提供互补信息，但部分亚组性能差异仍然存在。

（6）思路延伸：后续需纳入更多地区和族群的高海拔队列，区分海拔、人群特征、成像设备和采集流程等复合因素；结合标准化采集元数据和公平性优化策略，进一步解析域偏移来源，并在前瞻性多中心数据中验证融合框架的稳健性和可推广性。

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