使用人工智能来评估视网膜色素炎中黄斑的治疗方法
Jesse A Most1,2, Evan H Walker3, An D Le4
1Jacobs Retina Center, Shiley Eye Institute, University of California San Diego, La Jolla, CA, United States of America.
Retina (Philadelphia, Pa.)
|July 31, 2025
概括
一个新的AI工具准确量化了视网膜内膜液 (IRF) 在视网膜色素炎 (RP) 黄斑胀中. 口服乙胺显著降低了RP患者的IRF,改善了RP患者的视力.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 皮质视网膜炎 (RP) 可以引起斑点 (ME),导致视力丧失.
- 量化内液 (IRF) 对于评估RP中ME严重程度和治疗反应至关重要.
- 需要准确有效的工具来对RP患者的IRF进行纵向监测.
研究的目的:
- 验证基于深度学习的人工智能 (AI) 工具,用于量化RP相关的ME中的IRF量.
- 分析纵向的IRF变化,以了解RP疾病的自然史.
- 评估不同治疗对RP患者IRF和视力敏度的疗效.
主要方法:
- 对RP ME患者进行了回顾性纵向研究.
- 使用光谱域光学连贯性断层扫描 (SD-OCT) 进行IRF细分的商业AI工具的验证.
- 分析基线IRF,IRF的纵向变化以及治疗和未治疗眼睛的最佳校正视敏度 (BCVA).
主要成果:
- 人工智能工具在IRF细分方面表现出高准确度 (迪斯系数为0.928).
- 口服乙胺 (AZM) 治疗导致IRF显著降低 (-33.6nL/年) 和BCVA改善 (+2个ETDRS字母/年).
- 局部碳酸酶抑制剂 (CAI) 没有显示IRF的显著变化.
结论:
- 经过验证的AI工具准确地量化了RP相关的ME中的IRF.
- 治疗AZM显著降低长期IRF,并改善RP患者的BCVA.
- 只有在AZM治疗时,结构性改善 (IRF减少) 与功能性改善 (BCVA改善) 相相关.
