根據(jù)印第安納大學(xué)視光學(xué)院進(jìn)行的新研究，在眼睛中發(fā)現(xiàn)的新生物標(biāo)志物可以解開(kāi)幫助治療糖尿病視網(wǎng)膜病變甚至糖尿病的關(guān)鍵。
在早期階段，糖尿病會(huì)在通過(guò)常規(guī)臨床檢查檢測(cè)到變化之前影響眼睛。然而，新的視網(wǎng)膜研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)專(zhuān)門(mén)的光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)分析，可以比以前想象的更早地測(cè)量這些變化。
檢測(cè)這種威脅視力的疾病的生物標(biāo)志物的能力可能會(huì)導(dǎo)致早期識(shí)別有糖尿病或視力障礙風(fēng)險(xiǎn)的人，并提高醫(yī)生管理這些患者的能力。該研究發(fā)表在PLOS One雜志上。
“糖尿病視網(wǎng)膜損傷的早期檢測(cè)可以通過(guò)無(wú)痛方法獲得，并且可能有助于及早發(fā)現(xiàn)未確診的患者，以減少未控制的糖尿病的后果，”該研究的合著者、IU 學(xué)院的杰出教授 Ann E. Elsner 說(shuō)。驗(yàn)光。
由視網(wǎng)膜血管變化引起的糖尿病視網(wǎng)膜病變是最常見(jiàn)的糖尿病眼病，也是美國(guó)成年人失明的主要原因。從 2010 年到 2050 年，患有糖尿病視網(wǎng)膜病變的美國(guó)人人數(shù)預(yù)計(jì)將增加近一倍，從 770 萬(wàn)增加到 1460 萬(wàn)。
這項(xiàng)新研究是目前廣泛強(qiáng)調(diào)通過(guò)應(yīng)用于視網(wǎng)膜圖像的人工智能檢測(cè)糖尿病視網(wǎng)膜病變的一部分。然而，其中一些算法提供基于比本研究中發(fā)現(xiàn)的變化晚得多的特征進(jìn)行檢測(cè)。
由于研究中描述的視網(wǎng)膜圖像處理算法，IU 主導(dǎo)的方法推進(jìn)了早期檢測(cè)。
“許多算法使用糖尿病患者和對(duì)照組之間不同的任何圖像信息，這些信息可以識(shí)別哪些人可能患有糖尿病，但這些可能是非特異性的，”埃爾斯納說(shuō)。“我們的方法可以與其他 AI 方法相結(jié)合，以提供定位于特定視網(wǎng)膜層或組織類(lèi)型的早期信息，這允許包含其他算法中未分析的信息。”
Elsner 在她位于 IU 視光學(xué)學(xué)院 Borish 眼科研究中心的實(shí)驗(yàn)室中與她的合著者 Joel A. Papay 一起進(jìn)行了視網(wǎng)膜圖像分析。學(xué)校視覺(jué)科學(xué)項(xiàng)目的學(xué)生。他們使用從糖尿病志愿者和健康對(duì)照受試者收集的數(shù)據(jù)。還從加州大學(xué)伯克利分校和阿拉米達(dá)健康服務(wù)不足社區(qū)成員的糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查中收集了其他數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽： 生物標(biāo)志物
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