Содержание
Нормативные характеристики сосудов сетчатки с учетом этнической принадлежности на основе данных UK Biobank с использованием глубокого обучения
Нормативные характеристики сосудов сетчатки с учетом этнической принадлежности на основе данных UK Biobank с использованием глубокого обучения
Ethnicity-Stratified Normative Retinal Vascular Features from the UK Biobank Using Deep Learning.
Сетчатка представляет собой уникальное неинвазивное окно для оценки состояния системных сосудов.1,2 Анализ сетчатки на основе искусственного интеллекта позволяет прогнозировать сердечно-сосудистые заболевания с эффективностью, сопоставимой с традиционными биомаркерами.3,4 Клиническое внедрение требует надежных нормативных данных для расчета индивидуальных показателей, таких как разрыв в «сетчаточном возрасте», при котором каждый год отклонения от ожидаемых значений ассоциируется с 2% увеличением риска смертности и 3% увеличением риска сердечно-сосудистых заболеваний.5 Выявляя специфические для заболевания биомаркеры с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и определяя их нормативные диапазоны, клиницисты могут выявлять пациентов высокого риска и диагностировать системные заболевания на более ранних стадиях.6,7 В данном исследовании мы решаем эту задачу, устанавливая нормативные диапазоны характеристик сосудов сетчатки с учетом этнической принадлежности для 6 843 участников UK Biobank.
The retina provides a unique, noninvasive window into systemic vascular health.1,2 Artificial intelligence–based retinal analysis predicts cardiovascular disease with performance comparable to traditional biomarkers.3,4 Clinical implementation requires robust normative data to generate individualized metrics such as the retinal age gap, which associates each year of deviation from expected values with a 2% increase in mortality risk and a 3% increase in cardiovascular disease risk.5 By identifying disease-specific biomarkers through artificial intelligence algorithms and defining their normative ranges, clinicians can identify high-risk patients and detect systemic diseases earlier.6,7 In this study, we address this need by establishing ethnicity-stratified normative ranges for retinal vascular features in 6843 UK Biobank participants.
Дальше — с подпиской Awamed+
Осталось ещё 98 абзацев. Подписка открывает материал целиком вместе с оригиналом, рисунками и файлами.