基于人工智能的预测,首次复发的新血管与年龄相关的黄斑变性,由19名专家验证

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 人工智能在医学中的应用
• 医学成像分析 医学成像分析

背景情况:

• 在抗血管内皮生长因子 (VEGF) 治疗后,神经血管与年龄相关的黄斑变性 (nAMD) 复发需要准确的预测,以实现最佳的患者管理.
• 评估复发风险依赖于解释光学连贯断层扫描 (OCT) 图像和临床数据,这是人工智能 (AI) 可以增强人类专业知识的任务.

研究的目的:

• 为了比较眼科医生的预测性能与nAMD复发的验证AI模型.
• 评估人工智能协助对眼科医生的决策对预测nAMD复发的影响.
• 评估信息可用性的增加如何影响专家和AI预测能力.

主要方法:

• 19名眼科医生 (9名视网膜专家,10名非专家) 使用OCT图像和五次会议的临床信息预测了nAMD在三个月内复发.
• 一个先前开发和验证的AI模型使用基线和后加载阶段的OCT图像预测了复发.
• 使用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下面面积,弗莱斯卡帕和德隆测试来比较性能.

主要成果:

• 人工智能模型实现了0.744.4的AUROC.
• 眼科医生的表现在会议之间有所改善,AUROCs从0.562到0.679不等;专家组之间没有发现显著差异.
• 与无助人类专家相比,人工智能辅助的决策显示出略有改善的预测性能,无论临床经验如何.

结论:

• 人工智能辅助证明了提高nAMD复发预测的潜力,为经验丰富的眼科医生提供了可比或略高的性能.
• 这些发现表明,人工智能可以帮助优化治疗策略,改善nAMD的患者咨询和管理.
• 这项研究强调了人工智能在增强复杂眼科疾病 (如nAMD) 的临床决策方面的价值.