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L'algorithme d'apprentissage automatique peut aider à prévoir l'étape progressive de la dégénérescence maculaire liée à l'âge

Les scientifiques ont expliqué qu'un algorithme d'apprentissage automatique, utilisant des images des rétines des patients obtenues au fil du temps, peut prévoir le moment critique quand la dégénérescence maculaire liée à l'âge tôt ou intermédiaire (DMA) progressera dans le DMA sévère. La recherche est présentée pendant une conférence de presse à la rencontre annuelle 2017 de l'association pour la recherche en visibilité et ophthalmologie (ARVO) à Baltimore, DM, lundi 8 mai à partir de 9h30 - 10h15 du matin.

Après la collecte des images optiques de tomographie (OCT) de cohérence de 38 rétines des patients avec tôt/DMA intermédiaire - ; tous les trois mois pendant un minimum de 15 mois - ; les chercheurs avaient l'habitude l'algorithme pour prévoir exactement le cas de la régression de drusen dans les 12 mois suivants. Tandis que la présence du lipide/de protéine dépose la drusen appelée est le cachet de tôt/de dégénérescence maculaire liée à l'âge intermédiaire (DMA), leur régression subite est fortement associée au début du DMA tardif.

Actuel, il n'y a aucune demande de règlement pour tôt/DMA intermédiaire. Les Anti-VEGF demandes de règlement pour le DMA tardif peuvent éviter la progression de la maladie, mais seulement après qu'une certaine perte de vision s'est produite. En indiquant exactement le moment du passage de tôt/cliché intermédiaire au DMA tardif, les chercheurs déclarent que l'apprentissage automatique contribuera considérablement au développement de la thérapeutique neuve cet objectif ralentissant l'étape progressive de DMA.