基于人工智能的OCT分析对与年龄相关的斑点退化进展的预测能力-系统性审查

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入医学,特别是眼科领域.
• 光学连贯断层扫描 (OCT) 为视网膜疾病的AI分析提供了丰富的成像数据.
• 与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 是眼科人工智能应用的主要焦点.

研究的目的:

• 系统地审查和评估将人工智能应用于OCT图像的研究,以预测AMD自然史和治疗结果.
• 在AMD预测中识别当前AI方法的优点和局限性.
• 为未来人工智能驱动的AMD预后研究奠定基础.

主要方法:

• 在七个数据库中进行系统的文献搜索,直到2022年1月1日,遵守PRISMA指南.
• 选了1800个记录,其中48个被选中进行全文审查,19个最终被收录.
• 基于AI预测目标的包含研究的分类:抗VEGF反应,AMD转换,地理缩 (GA) 增长和视力敏度 (VA) 结果.

主要成果:

• 研究的重点是预测新血管AMD (nAMD) 中的抗VEGF需求 (4篇文章) 和疗效 (4篇文章).
• 人工智能被用来预测从中级AMD (iAMD) 转化为nAMD (3篇文章),地理缩 (GA) (1篇文章),或两者 (1篇文章).
• 其他应用包括预测GA增长 (3篇文章) 和治疗后视力敏度结果 (3篇文章).

结论:

• 预测未来AMD变化的AI应用程序处于早期阶段.
• 这一系统性审查为现有研究提供了背景,并确定了未来调查的起点.
• 需要进一步的研究来完善人工智能模型,以使用OCT成像进行准确的AMD预后.