Effects of subthreshold nanosecond laser therapy in age-related macular degeneration using artificial intelligence (STAR-AI Study)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate changes in retinal thickness, drusen volume, and visual acuity following subthreshold nanosecond laser (SNL) treatment in patients with age-related macular degeneration (ARMD). DESIGN: Retrospective chart review. METHODS: Patients with intermediate ARMD treated with a single session of SNL (2RT®, Ellex R&D Pty Ltd, Adelaide, Australia) were included. Swept-source optical coherence tomography (OCT) imaging (Triton; Topcon Medical Systems, Tokyo, Japan) was performed within 6 months before and after SNL treatment. Retinal layers were segmented using the artificial intelligence-enabled Orion® software (Voxeleron LLC, San Francisco, USA). The macular region was analyzed according to the Early Treatment Diabetic Retinopathy Study map. Mean difference and standard deviation in baseline and post-treatment retinal layer thicknesses are reported. RESULTS: 37 eyes from 25 patients were included in this study (mean age 74.7±9.2 years). An average of 51±6 spots were applied around the macula of each study eye, with a mean spot power of 0.33±0.04mJ. Increases in total retinal thickness were observed within the outer temporal and inferior sectors (P<0.05). Within the annulus, there was an increase in thickness of the sub-retinal pigment epithelial (RPE) space [0.88±2.41μm, P = 0.03], defined between the RPE and Bruch's membrane. An increase in thickness of 1.13±2.55μm (P = 0.01) was also noted in the inferior sector of the photoreceptor complex, defined from the inner and outer segment junction to the RPE. Decreases in thickness were observed within the superior sector of the inner nuclear layer (INL) [-1.08±2.55μm, P = 0.01], and within the annulus of the outer nuclear layer (ONL) [-1.44±3.55μm, P = 0.02]. CONCLUSIONS: At 6 months post-SNL treatment, there were sectoral increases in OPL, photoreceptor complex, and sub-RPE space thicknesses and sectoral decreases in INL and ONL thicknesses. This pilot study demonstrates the utility of OCT combined with artificial intelligence-enabled software to track retinal changes that occur following SNL treatment in intermediate ARMD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».