有助于多模式成像的人工智能能能否在预测与年龄相关的黄斑退化进展方面胜过传统方法? 一个系统的审查和探索性元分析
Kai-Yang Chen1, Hoi-Chun Chan2, Chi-Ming Chan3,4
1School of Medicine, College of Medicine, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan.
BMC medical informatics and decision making
|September 1, 2025
概括
人工智能 (AI) 算法在预测与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 进展方面显示出比视网膜专家更高的准确度和灵敏度. 需要进一步的大规模研究来验证这些有希望的AMD预测的探索性发现.
科学领域:
- 眼科 眼科
- 医学成像
- 人工智能
背景情况:
- 与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 是不可逆转的视力丧失的主要原因,由于人口老龄化,其患病率越来越高.
- 早期预测AMD进展对于有效的患者管理和干预策略至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析人工智能算法的诊断性能,以检测和预测AMD的进展.
- 将人工智能模型的精度,灵敏度和特异性与人类专家进行比较.
主要方法:
- 根据PRISMA指南进行了系统审查和元分析.
- 包括使用多模式成像评估AI在AMD进展预测方面的五项研究.
- 精度,灵敏度和特异性的数据被提取并进行元分析;使用I2统计评估异质性.
主要成果:
- 与视网膜专家相比,人工智能算法显示出更高的精度 (平均差异: 0.07) 和灵敏度 (平均差异: 0.08).
- 人工智能在特异性方面也显示出极小但具有统计学意义的优势 (平均差异为0.01).
- 分析中异质性最小或不存在 (I2=0-0.42%) 表明可靠和一致的综合发现.
结论:
- 在预测AMD进展方面,人工智能算法比视网膜专家具有显著的优势,特别是在准确性和灵敏性方面.
- 这些发现凸显了人工智能在AMD预测中的潜在作用.
- 由于研究数量有限,结果被认为是探索性的,需要大规模的前性研究来验证.
