在2024年美国眼科学会（AAO）第128届年会上，新的数据显示，基于人工智能（AI）的家庭光学相干断层扫描（OCT）在成像视网膜疾病患者的液体方面表现出有效性。
在接受《HCPLive》采访时，田纳西视网膜的Eric W. Schneider博士描述了家庭OCT系统，该系统包括一个小型的SD-OCT设备来获取图像，以及一个基于AI的算法来审查和分割基于液体体积的图像。通过AI算法生成的估计值，临床医生可以识别趋势并找到有效监测视网膜疾病患者的方法。
“我真想强调的是，这不仅仅是一个单一的设备，而是作为一个系统，单独使用的效果远不如结合使用。”Schneider告诉《HCPLive》。
关键试验的第一部分，名为VISUALIZE，比较了家庭OCT设备与办公室OCT在定性识别OCT体积中高反射空间的能力。患者在5周内进行成像，每次办公室访问当天都会进行强制性的研究访问，以比较家庭OCT扫描和办公室OCT扫描的结果，看两种设备的成像效果是否相似。
Schneider表示，这一比较显示了“极好的一致性”，阳性百分比一致率为86%，阴性百分比一致率为87%。预设终点已达到，定义为阳性一致率和阴性一致率均达到80%或以上。
这些数据还展示了患者能够高效使用家庭OCT设备，96.1%的个体能够在家中校准、激活并进行自我成像。平均每周扫描次数为5.9次，每次扫描平均时间为48秒。Schneider指出，患者不仅能够有效使用家庭OCT设备，而且能够持续使用该设备。
关键试验的第二部分评估了AI算法量化高反射空间体积的能力。患者在办公室使用多个不同的家庭OCT设备进行多次成像，然后使用办公室OCT进行成像，以评估重复性和一致性。
Schneider强调了家庭OCT和算法输出的重复性的重要性，因为否则体积轨迹将会不一致。多个家庭OCT扫描由AI分级输出评估，并与3名独立阅片中心阅片员评估的单次办公室OCT扫描进行比较。
对于总低反射空间体积大于等于10个单位的患者，基于AI的家庭OCT的变异系数为11.1%，而办公室OCT和阅片中心阅片员的变异系数为16.4%，表明这是一个可重复的设备。
为了评估一致性，阅片中心阅片员对家庭OCT体积扫描进行了评级，并将其与同一扫描的AI算法以及阅片员之间的评级进行了比较。这些数据显示了Dice相似度得分的等效性，表明AI算法和人类阅片员的体积估计相似。
“我认为这项研究相当全面，但值得注意的是，该设备的两个组成部分都能够有效地工作，成像患者并产生可用于临床环境的输出。”Schneider补充道。
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