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老年性黄斑 (AMD) 是美国视力丧失的主要原因，影响了 1100 万人，尤其是老年人。更严重的形式是新生血管性老年性黄斑 (nAMD)，其特征是视网膜下血管异常生长。这些血管会渗出液体或血液，导致视力丧失。除了年龄之外，吸、饮食不良和缺乏体育锻炼也会增加患病风险。
nAMD 的主要治疗方法是抗 VEGF 药物。这种治疗方法是将一种药物注射到眼睛中，阻断一种名为血管内皮生长因子(VEGF) 的蛋白质，这种蛋白质负责视网膜中异常血管的生长;然而，它可能会导致眼睛发炎，这是一种严重的副作用。
Emory AI.Health 和克利夫兰诊所的研究人员团队旨在预测哪些患者可能会出现这种炎症反应。通过将常规光学相干断层扫描 (OCT) 与机器学习和精准医疗相结合，他们试图识别眼部扫描图像中可能在抗 VEGF 药物引起的炎症之前或期间出现的模式。
及早识别这些模式可以帮助医生更快地发现炎症并调整治疗方法以防止视力丧失。
尽早发现问题：研究
该研究发表在Heliyon上，分析了一项回顾性临床试验中 67 只眼睛的图像，这些眼睛涉及 nAMD 患者。研究人员从 OCT 扫描中提取了特定的基于纹理的特征，重点关注玻璃体区(眼睛中的透明凝胶)。他们使用Emory AI.Health 开发的机器学习模型，在炎症在临床上可见之前就识别出了发出炎症信号的模式。
机器学习模型准确区分了哪些患者会出现炎症，在抗 VEGF 治疗前准确率为 76%，在注射时准确率为 81%。这些数据表明，它有可能成为一种有价值的早期检测工具。v
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