#视网膜神经纤维层

深度学习预测视网膜神经纤维层变薄与青光眼发病风险

该研究基于加拿大老龄化纵向研究，通过机器对机器（M2M）模型分析了18,247名参与者（30,202只眼睛）的基线和随访数据，评估了视网膜神经纤维层（RNFL）厚度变化及其与青光眼发病的关系。结果显示，青光眼患者的眼睛RNFL变薄速度显著快于非青光眼患者（-0.46 ± 2.28 μm/年 vs -0.18 ± 2.07 μm/年；P < 0.001）。多变量分析表明，年龄较大、基线眼内压较高、角膜滞后较低以及基线RNFL较厚均与更快的RNFL变薄相关。在无基线疾病的17,552名参与者中，有344人（1.9%）发展为青光眼。预测的RNFL变薄速度与青光眼发病独立相关（HR = 1.125 per 1 μm/year increase, 95% CI 1.070-1.183, P < 0.001）。这些发现突显了基于眼底照片的深度学习模型在青光眼风险分层中的潜力。