Los modelos de aprendizaje profundo pueden predecir la conversión a glaucoma de tensión normal

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Revisado médicamente por Drugs.com.

Por Elana Gotkine, reportera de HealthDay

VIERNES, 3 de noviembre de 2023: Los modelos de aprendizaje profundo entrenados con imágenes del fondo de ojo y datos clínicos pueden predecir si los ojos normotensos con sospecha de glaucoma (GS) se convertirán en glaucoma de tensión normal (NTG), según un estudio publicado en línea en noviembre. .2 en el British Journal of Ophthalmology.

Ahnul Ha, M.D., de la Universidad Nacional de Jeju en Corea del Sur, y sus colegas revisaron conjuntos de datos de 12.458 ojos GS para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo para la predicción de la conversión a NTG. Se incluyeron un total de 210 ojos (105 ojos que mostraron conversión a NTG y 105 sin conversión) y se les dio seguimiento durante un mínimo de siete años o más, tiempo durante el cual la presión intraocular (PIO) fue inferior a 21 mm Hg. Se extrajeron las características de dos imágenes de fondo de ojo; junto con 15 características clínicas, se utilizaron para predecir la conversión de NTG. Se utilizaron tres clasificadores de aprendizaje automático (XGBoost, Random Forest y Gradient Boosting) para realizar la predicción.

Los investigadores descubrieron que se logró una alta precisión diagnóstica para la predicción de conversión NTG con los tres algoritmos. Las áreas bajo la curva variaron de 0,987 (Random Forest entrenado con imágenes del fondo de ojo y características clínicas) a 0,994 (XGBoost entrenado con imágenes del fondo de ojo y características clínicas). Para la conversión de tiempo a NTG, el mejor rendimiento de predicción se observó para XGBoost (error cuadrático medio, 2,24). Para la predicción del tiempo hasta la conversión, las tres características clínicas más importantes fueron la PIO inicial, la presión arterial diastólica y el grosor promedio de la capa de fibras nerviosas circumpapilares de la retina.

"Nuestros resultados sugieren que los modelos de aprendizaje profundo que se han entrenado tanto con imágenes oculares como con datos clínicos tienen potencial para predecir la progresión de la enfermedad en pacientes con GS", escriben los autores.

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Fuente: HealthDay

Al corriente : 2023-11-04 00:36

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