Predicción de cambios visuales incrementales y futuros en nDMAE mediante el aprendizaje profundo

Los investigadores informaron que la segmentación automática permitió la adquisición rápida de biomarcadores OCT cuantitativos y reproducibles con datos para informar potencialmente las decisiones de tratamiento en el cuidado de la DMAE neovascular.

Los investigadores evaluaron la utilidad predictiva de los biomarcadores de imágenes cuantitativos, adquiridos automáticamente a partir de exploraciones de tomografía de coherencia óptica de resultados visuales transversales y futuros de pacientes con degeneración macular neovascular relacionada con la edad que comenzaron la terapia con factor de crecimiento endotelial antivascular.

El estudio de cohorte retrospectivo incluyó ojos sin tratamiento previo de pacientes con DMAE neovascular, entre los años 2007 y 2017, en el Moorfields Eye Hospital, sometidos a terapia anti-VEGF.

Los investigadores utilizaron la segmentación automática y aplicaron un algoritmo de segmentación de aprendizaje profundo a 137.379 escaneos de OCT de 6.467 ojos de 3.261 pacientes con DMAE neovascular. Tras aplicar los criterios de selección, se analizaron 926 ojos de 926 pacientes.

Las principales medidas de resultado incluyeron coeficientes de correlación (R2) y error absoluto medio (MAE) entre los parámetros cuantitativos de OCT (qOCT) y la función visual transversal. Los investigadores determinaron el valor predictivo de estos parámetros para el cambio visual a corto plazo, es decir, la agudeza visual incremental resultante de una inyección individual, así como la AV en puntos de tiempo distantes (hasta 12 meses después de la línea de base).

Estos fueron algunos de los hallazgos:

Se podría predecir la AV en puntos de tiempo distantes: R20.80 (MAE 5.0 letras ETDRS) y R20.7 (MAE 7.2) después de la inyección, 3 y 12 meses después de la línea de base (ambos p<0.001), respectivamente.

Los modelos de mejor rendimiento incluyeron tanto los parámetros de qOCT basales como la respuesta al tratamiento.

Se puede predecir el cambio incremental en la AV a partir de una inyección: R2 0.14 (MAE 5.6) para la inyección dos, y R2 0.11 (MAE 5.0) para la inyección tres (ambos p<0.001).

Los investigadores informaron que la segmentación automática permitió la adquisición rápida de biomarcadores OCT cuantitativos y reproducibles con datos para informar potencialmente las decisiones de tratamiento en el cuidado de la DMAE neovascular.

FUENTE: Fu DJ, Faes L, Wagner SK, et al. Predicting incremental and future visual change in neovascular age-related macular degeneration using deep learning. Ophthalmol Retina 2021; Jan 28.

Review Of Ophthalmology – Febrero de 2021 – Volume 17, Número 2

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