通过自动化手术前视网膜OCT分析预测术后黄斑孔状况:叙述性审查

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:

• 光学连贯断层扫描 (OCT) 对于管理黄斑孔 (MH) 是至关重要的.
• 人工智能 (AI) 提供了分析OCT图像的潜力,以预测MH患者的结果.
• 预测术后结果对于患者管理和手术规划至关重要.

研究的目的:

• 审查现有的关于使用OCT预测MH患者手术后结果的自动图像分析算法的文献.
• 评估AI在预测手术后MH状态和视力敏度方面的有效性.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行了叙事文献搜索,直到2023年6月.
• 选368篇出版物,其中14篇被选中进行全文审查,7篇被认为是相关的.
• 对AI模型在预测术后MH状态和视觉敏度方面的性能进行分析.

主要成果:

• 人工智能模型在预测MH状态方面表现出很高的准确性,曲线下的面积 (AUC) 从83.6%到98.4%不等.
• 预测术后视力敏度的算法性能各不相同,AUC在57%至85%之间.
• 审查的AI算法显示了MH关闭和视觉结果的预测能力.

结论:

• 新的AI算法在预测手术后的MH状态和视觉敏度方面显示出显著的潜力.
• 需要对更大的患者队伍进行进一步的研究,以在现实世界的临床环境中验证这些AI工具.
• 人工智能驱动的OCT分析可以提高黄斑孔手术的预后能力.