Непрерывная оценка тяжести возрастной макулярной дегенерации (ВМД) способна улучшить мониторинг заболевания и принятие клинических решений по сравнению с традиционными дискретными системами стадирования. В ходе 23-й ежегодной конференции Bascom Palmer Eye Institute «Ангиогенез, экссудация и дегенерация», прошедшей в виртуальном формате 7 февраля 2026 года, Аарон Ю. Ли, доктор медицины, магистр клинических исследований, представил новый подход к прогнозированию непрерывной тяжести ВМД по изображениям оптической когерентной томографии (ОКТ) сетчатки с использованием временного попарного обучения с учителем.
В интервью Eye Care Network Ли объяснил методологию, клиническое значение и проблемы интеграции подобных моделей в рутинную практику. Ли — заслуженный профессор имени Артура У. Стикла и заведующий кафедрой офтальмологии и визуальных наук имени Джона Ф. Хардести, доктора медицины, Вашингтонского университета в Сент-Луисе, штат Миссури.
— Не могли бы вы объяснить, как временное попарное обучение с учителем улучшает прогнозирование тяжести ВМД по сравнению с моделями, обученными на одном временном срезе, и какие клинические преимущества это даёт для продольного мониторинга пациентов?
— Мы пытаемся учесть временную динамику ВМД как заболевания, а не использовать кросс-секционные модели на одном временном срезе. Хотя модели, обученные на одном временном срезе, могут очень хорошо справляться с диагностикой, им может не хватать способности моделировать прогрессирование заболевания. Мы надеемся построить карту тяжести макулы в связи с прогрессированием ВМД и воспользоваться тем фактом, что ВМД в основном является монотонно прогрессирующим заболеванием.
— Как вы представляете интеграцию этой модели непрерывного прогнозирования тяжести в реальные клинические процессы и какие барьеры существуют для её внедрения в рутинную ретинальную практику?
— Мы надеемся, что это моделирование позволит получить непрерывную оценку тяжести, которую можно интегрировать в существующие системы электронных медицинских записей для продольного отслеживания пациентов и дать клиницистам возможность понимать прогноз ранней и промежуточной ВМД. Сейчас мы используем одну дискретную стадию для описания тяжести ВМД на данном клиническом приёме, но мы надеемся, что этот подход откроет возможность понимать, насколько перифовеальная или субфовеальная область поражена ВМД.
Барьеры для внедрения такой модели, безусловно, существуют, но в Вашингтонском университете мы построили информационный конвейер, позволяющий каждому изображению считываться в реальном времени через модель искусственного интеллекта без необходимости для клинициста нажимать кнопку. Результаты автоматически возвращались бы в систему архивирования и передачи изображений или в электронную медицинскую запись.
— Какие наборы данных и популяции пациентов использовались для валидации модели и насколько хорошо она обобщается на разные устройства ОКТ, учреждения и демографические группы?
— Мы использовали данные из следующих стран: Австралия, Германия и США — для обучения модели, и данные из Франции — для валидации модели. Это было сделано только с использованием устройства Heidelberg Spectralis, и маловероятно, что модель будет хорошо обобщаться на другие устройства. Демографические группы и учреждения были довольно широкими. Разрыв в обобщении между обучающими данными и данными из Франции, которые были нашей отложенной тестовой выборкой, оказался небольшим, что говорит о том, что модель не переобучилась.
— Как вы думаете, повлияет ли эта непрерывная оценка тяжести на сроки или частоту лечения ВМД и как это может изменить стратификацию риска пациентов клиницистами?
— Непрерывные оценки тяжести, скорее всего, ближе к отражению истинного прогрессирования заболевания, чем дискретные стадии. Тяжесть ВМД макулы не переходит внезапно из одной стадии в другую за день. Скорее всего, заболевание развивается медленно с течением времени, и непрерывная оценка тяжести была бы более отражающей этот биологический процесс. Потребуется больше клинической валидации, прежде чем то, что мы разработали, будет готово.
Аарон Ю. Ли, доктор медицины, магистр клинических исследований
E: aaronylee@gmail.com
Ли — заслуженный профессор имени Артура У. Стикла и заведующий кафедрой офтальмологии и визуальных наук имени Джона Ф. Хардести, доктора медицины, Вашингтонского университета в Сент-Луисе, штат Миссури.
Источник
Lee AY. AMD continuous severity prediction from retinal OCT using temporal pairwise supervision. Presented at: Angiogenesis, Exudation, and Degeneration 2026; February 7, 2026.
