(HealthDay)—Eine neue künstliche Intelligenz-Algorithmus kann Vorhersagen, das Risiko für altersbedingte Makula-degeneration (AMD) laut einer Studie veröffentlicht in der April-Ausgabe von Translational Vision Science and Technology.
Alauddin Bhuiyan, Ph. D., von iHealthScreen Inc. in New York City, und Kollegen verwendeten 116,875 Farb-fundus-Fotos von 4,139 Teilnehmer der Age-related Eye Disease Studie zu entwickeln, ein machine-learning-Technik kann Vorhersagen, dass das Risiko für das Fortschreiten der späten AMD innerhalb von ein oder zwei Jahren. Dieses Modell beinhaltet die soziodemografischen und klinischen Daten wurden validiert mit den Daten aus dem Ernährungs-AMD Behandlung-2 (NAT-2) – Studie.
Die Forscher fanden heraus, dass für die Identifizierung von frühen/keine vs. intermediate/late (z.B. referral-Ebene) AMD, das Modell erreicht bei 99,2 Prozent Genauigkeit. Insgesamt, für einen zwei-Jahres-Inzidenz der späten AMD (alle), die Vorhersage-Modell erreicht und 86,36 Prozent Genauigkeit, mit 66.88 Prozent für Ende der trockenen AMD, und 67.15 Prozent für Ende der feuchten AMD. Mithilfe von Daten aus der NAT-2-Studie, die zwei Jahre später AMD Vorhersage-Genauigkeit lag bei 84 Prozent.