基于人工智能的配对OCT血管造影用于评估湿性年龄相关性黄斑变性的治疗反应

这为何关系到视力

年龄相关性黄斑变性是老年人视力丧失的主要原因之一，许多人需要反复接受眼内注射以控制病情。医生依靠眼部影像来判断治疗是否有效，但解读这些影像困难且不同专家之间存在差异。本研究探讨了人工智能如何借助一种较新的眼部成像方式——可绘制眼后部微血管的扫描——更一致地评估治疗成效。

无需染料即可观察血流

多年来，专家们使用染料成像来发现威胁中央视力的异常血管。近年来，光学相干断层扫描及其分支OCT血管造影使医生无需注射即可看到视网膜的精细层次及其血流。这些扫描可以显示异常血管在治疗过程中如何生长、缩小或改变形态，但这些模式常常很微妙，并不总是与明显的活动性疾病体征（如渗出或出血）一致。因此，判断一次注射疗程是否真正改善、未见变化或导致病情恶化，往往耗时且具有主观性。

训练一个数字化的第二意见

研究人员收集了来自湿性黄斑变性患者的超过一千对OCT血管造影图像。每一对显示同一只眼在一系列抗VEGF注射前后的情况——抗VEGF是抑制异常血管生长的标准药物治疗。通过分层的断层扫描和视力变化来判断每个疗程是明显改善、基本无变化还是恶化。这些专家标注作为参考标准，用于训练深度学习系统将新的图像对分类到相同的三类中。

计算机如何解读扫描

团队构建了一个具有两条并行分支的模型，一条用于治疗前扫描，另一条用于治疗后扫描。对于每个时间点，系统检查以平面俯视图呈现的多层视网膜和脉络膜影像。模型先学习从每次扫描中提取复杂的视觉特征，如血管密度和分支模式，然后将两个时间点的信息整合以得出改善、无变化或恶化的单一判断。图像被随机拆分，其中一部分用于训练模型，一部分用于微调，另有一组保留用于最终测试。

将计算机与专家进行比较

在独立测试集中，该人工智能系统大约在十分之八的图像对上正确分类治疗反应，尤其在识别改善方面表现强劲。两位有经验的视网膜科专家在没有其他临床数据的情况下审阅了相同的图像对。他们的综合准确率约为十之六，且在疾病稳定而非明显好转或恶化的病例上最为困难。统计分析显示，人类评分者判断一个疗程是否有帮助、无效或失败的错误概率几乎是模型的三倍，这突显了仅凭肉眼解读这些扫描的挑战性。

这对患者可能意味着什么

该研究表明，经过精心训练的人工智能系统可以作为配对血管扫描的一致读片者，为异常血管对治疗反应提供客观评价。尽管此类工具不会取代医生，但它们可作为决策辅助，提示细微变化、减少专家之间的分歧，并有助于更精确地调整注射计划。从长远看，这种方法可能支持更个性化的护理，并更好地利用新旧药物以保护罹患这种常见眼病的人的视力。

引用: Morsy, M.S., Dutta, N.A., Eldessouky, E.I. et al. Artificial intelligence based assessment of treatment response in wet age related macular degeneration using paired OCT angiography. Sci Rep 16, 15405 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42999-7

关键词: 年龄相关性黄斑变性, 光学相干断层扫描血管造影, 人工智能, 治疗反应, 视网膜成像