基于深度学习的眼睛的识别,有风险的眼睛,对玻璃眼外科手术
Ruolin Wang1,2, Chris Bradley3, Patrick Herbert3
1Malone Center of Engineering in Healthcare, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA.
Scientific reports
|January 5, 2024
概括
一个深度学习模型使用眼部扫描和临床数据准确预测玻璃眼瘤手术风险. 眼内压力和视野是关键预测因素,有助于及时进行手术评估.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 玻璃眼研究研究 玻璃眼研究
背景情况:
- 对于未经控制的病例来说,眼的管理需要及时的手术干预.
- 预测需要进行青光眼手术对于有效的患者管理至关重要.
- 目前的方法可能无法充分利用多模式数据进行精确的外科风险评估.
研究的目的:
- 开发和评估一个深度学习模型 (DLM) 预测眼睛手术干预的风险与失控的玻璃眼.
- 通过使用多式联络眼科数据,评估DLM在不同时间的表现.
- 通过可解释性技术,识别眼外科手术的关键预测特征.
主要方法:
- 进行了一项对4898只成年青光眼患者眼睛的回顾性研究.
- 使用视野 (VF),光学连贯断层扫描 (OCT) 和临床数据构建了一个深度学习模型.
- 模型性能使用接收器操作特征曲线 (AUC) 和精度回忆曲线 (PRC) 下的面积进行评估,以SHAP为特征重要性.
主要成果:
- 在3个月内预测手术时,DLM达到0.92的AUC.
- 临床上有用的AUC值 (0.8) 获得了预测长达3年的时间.
- 眼内压力 (IOP),平均偏差 (MD) 和视网膜神经纤维层 (RNFL) 厚度被确定为关键预测因素.
结论:
- 深度学习模型可以有效地在定义的时间框架内识别高风险的眼睛,进行青光眼外科手术.
- 预测准确性随着预测时间的延长而下降.
- 这些DLM的临床实施可以有助于将患者转诊,以便由玻璃眼专家及时进行手术评估.
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