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L'algoritmo di apprendimento automatico può contribuire a predire la progressione di degenerazione maculare senile relativa all'età

Gli scienziati hanno dimostrato che un algoritmo di apprendimento automatico, facendo uso delle immagini delle retine dei pazienti ottenute col passare del tempo, può predire il momento critico in cui la degenerazione maculare senile relativa all'età iniziale o intermedia (AMD) progredirà in AMD severo. La ricerca sta presentanda durante la conferenza stampa alla riunione annuale 2017 dell'associazione per la ricerca in visione ed oftalmologia (ARVO) a Baltimora, Md, lunedì 8 maggio a partire dal 9:30 - il 10:15.

Dopo avere riunito le immagini ottiche di tomografia (OCT) di coerenza delle 38 retine dei pazienti con presto/AMD intermedio -; ogni tre mesi per un minimo di 15 mesi -; i ricercatori hanno usato l'algoritmo per predire esattamente che l'avvenimento di drusen la regressione entro i 12 mesi prossimi. Mentre la presenza di giacimenti proteina/del lipido chiamati drusen è l'marchio di garanzia presto/di degenerazione maculare senile relativa all'età intermedia (AMD), la loro regressione improvvisa forte è associato con l'inizio di AMD recente.

Corrente, non ci sono i trattamenti per presto/AMD intermedio. I trattamenti Anti--VEGF per AMD recente possono impedire la progressione di malattia, ma solo dopo che una certa perdita della visione ha accaduto. Segnando il momento con esattezza della transizione da presto/composto intermedio ad AMD recente, i ricercatori specificano che l'apprendimento automatico contribuirà sostanzialmente allo sviluppo di nuova terapeutica quell'obiettivo che rallenta la progressione di AMD.