Un nuevo enfoque que utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes de la retina podría algún día ayudar a los médicos a seleccionar el mejor tratamiento para pacientes con pérdida de visión por edema macular diabético. Esta complicación de la diabetes es una de las principales causas de pérdida de visión entre los adultos en edad laboral.
Los agentes del factor de crecimiento endotelial anti-vascular VEGF se usan ampliamente como la primera línea de terapia para el edema macular diabético, pero no funcionan para todos. Es necesario identificar quién se beneficiaría de la terapia porque requiere múltiplesinyecciones que son costosas y onerosas tanto para pacientes como para médicos.
"Desarrollamos un algoritmo que se puede utilizar para analizar automáticamente las imágenes de tomografía de coherencia óptica OCT de la retina para predecir si es probable que un paciente responda a los tratamientos anti-VEGF", dijo la líder del equipo de investigación Sina Farsiu de la Universidad de Duke."Esta investigación representa un paso hacia la medicina de precisión, en la cual tales predicciones ayudan a los médicos a seleccionar mejor las terapias de primera línea para pacientes basadas en enfermedades específicas".
En la revista The Optical Society OSA Biomedical Optics Express , Farsiu y sus colegas muestran que el nuevo algoritmo puede analizar solo una exploración volumétrica previa al tratamiento para predecir con precisión si un paciente puede responder a la terapia anti-VEGF.
"Nuestro enfoque podría usarse potencialmente en clínicas oftalmológicas para prevenir tratamientos innecesarios y costosos de prueba y error y así aliviar una carga sustancial de tratamiento para los pacientes", dijo Farsiu. "El algoritmo también podría adaptarse para predecir la respuesta a la terapia para muchosotras enfermedades oculares, incluida la degeneración macular neovascular relacionada con la edad ".
Predicción de la respuesta al tratamiento El algoritmo desarrollado por los investigadores se basa en una nueva arquitectura de red neuronal convolucional CNN, un tipo de inteligencia artificial que puede analizar imágenes asignando importancia a varios aspectos u objetos. Utilizaron el algoritmo para examinar imágenes adquiridascon OCT, una tecnología no invasiva que produce imágenes de retina de sección transversal de alta resolución y es el estándar de atención para evaluar y tratar muchas afecciones oculares.
"A diferencia de los enfoques desarrollados previamente, nuestro algoritmo requiere imágenes OCT de un solo punto de tiempo de pretratamiento", dijo Reza Rasti, primer autor del artículo y académico postdoctoral en el laboratorio de Farsiu. "No hay necesidad de imágenes OCT de series temporales, pacienteregistros u otros metadatos para predecir la respuesta al tratamiento ".
El nuevo algoritmo preserva y resalta las estructuras globales en la imagen de OCT al tiempo que mejora las características locales de las regiones enfermas para usar de manera eficiente la información del grosor de la retina. Para ayudar con la toma de decisiones sobre el tratamiento, los investigadores incorporaron un paso adicional que busca características codificadas por CNN que sonaltamente correlacionado con la respuesta anti-VEGF.
Prueba del algoritmo Los investigadores probaron su nuevo algoritmo con imágenes OCT de 127 pacientes que habían sido tratados por edema macular diabético con tres inyecciones consecutivas de agentes anti-VEGF. Aplicaron el algoritmo para analizar imágenes OCT tomadas antes de las inyecciones anti-VEGF, luego comparó las predicciones del algoritmo con las imágenes OCT tomadas después de la terapia anti-VEGF para confirmar si la terapia mejoró la condición.
Con base en los resultados, los investigadores calcularon que el algoritmo tendría un 87 por ciento de posibilidades de predecir correctamente quién respondería al tratamiento. Exhibió una precisión y especificidad promedio del 85 por ciento y una sensibilidad del 80 por ciento.
A continuación, los investigadores planean confirmar y extender los hallazgos de este estudio piloto realizando un ensayo observacional más grande de pacientes que aún no se han sometido a tratamiento.
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