人工智能识别感光细胞恶化

软件基于人工智能(AI),它是由研究人员在波恩大学医院的眼科诊所,斯坦福大学和犹他大学,使精确的评估的发展地理萎缩(GA),一种疾病引起的光敏视网膜年龄相关性黄斑变性(AMD)。这种创新的方法允许完全自动化测量的主要萎缩性病变利用光学相干断层扫描的数据,它提供了视网膜的结构的三维可视化。此外,该研究小组可以精确确定的完整性整个中央视网膜的感光细胞也发现进步之外的所谓的感光细胞退行性变化的主要病变。调查结果将被用来评估新的创新的治疗方法的有效性。这项研究已经发表在《华尔街日报》JAMA眼科。

没有有效的治疗地理萎缩,失明最常见的原因之一在工业化国家。视网膜的疾病损害细胞,导致它们死亡。主要的病变,视网膜退化的地区,也被称为“地理萎缩”,扩大随着病情的发展,导致受影响人的视觉领域的盲点。评估治疗的一个主要挑战是,这些病变进展缓慢,这意味着需要长期随访干预研究。“当评估治疗方法,我们目前主要集中在主要疾病的病变。然而,除了中央视野损失外,患者还患有症状如周围视网膜光敏感度降低,”弗兰克·g·霍尔兹博士教授解释说,波恩大学医院眼科诊所的主任。“保留的微观结构视网膜外的主要病变因此已经是一个重要的成就,这可能是用于验证未来治疗方法的有效性。”

预测疾病进展感光细胞的完整性

研究人员而且能够证明感光细胞的完整性外的区域地理萎缩是预测未来的发展疾病。“因此可能减缓主要萎缩性的进展病变通过使用治疗方法,保护周围光敏感细胞,”莫兰眼科中心的莫妮卡·弗雷肯斯坦教授说在美国犹他大学的发起者的Bonn-based自然历史地理研究萎缩,基于当前的出版。

“眼科研究越来越多的数据驱动的。最好的完全自动化,精确分析,微观结构的变化光学相干断层扫描数据使用AI代表患者的个性化医疗的重要一步年龄相关性黄斑变性马克西米利安博士解释说:“主要作者Pfau的波恩大学眼科诊所医院,目前正在为一位德国研究基金会(DFG)和斯坦福大学做博士后研究的生物医学科学数据。“这也将是有用的重新评估老治疗研究的新方法,以评估可能影响感光的完整性。”