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由波恩大学医院眼科诊所、斯坦福大学和犹他大学的研究人员开发的基于人工智能 (AI) 的软件能够精确评估地理萎缩 (GA) 这种光病的进展情况年龄相关性黄斑变性(AMD)引起的敏感视网膜。这种创新方法可以利用光学相干断层扫描的数据全自动测量主要萎缩性病变，从而提供视网膜结构的三维可视化。此外，研究小组可以精确确定整个中央视网膜光敏细胞的完整性，还可以检测主要病变之外所谓光感受器的进行性退行性变化。研究结果将用于评估新的创新治疗方法的有效性。该研究现已发表在期刊上JAMA 眼科。

地理萎缩是工业化国家最常见的失明原因之一，目前还没有有效的治疗方法。这种疾病会损害视网膜细胞并导致它们死亡。主要病变是视网膜退化区域，也称为“地理萎缩”，随着疾病的进展而扩大，并导致受影响者的视野出现盲点。评估疗法的一个主要挑战是这些病变进展缓慢，这意味着干预研究需要较长的随访期。“在评估治疗方法时，到目前为止，我们主要关注疾病的主要病变。然而，除了中央视野丧失之外，患者还患有周围视网膜光敏感性降低等症状，”教授解释道。弗兰克·霍尔兹博士，波恩大学医院眼科诊所主任。“保留微观结构因此，主要病变之外的视网膜已经是一项重要成就，可用于验证未来治疗方法的有效性。”

研究人员还证明，地理萎缩区域外光敏细胞的完整性是疾病未来进展的预测因子。“因此，通过使用保护周围光敏感细胞的治疗方法，有可能减缓主要萎缩性病变的进展，”美国犹他大学莫兰眼科中心的 Monika Fleckenstein 教授说，他是该项目的发起人。位于波恩的地理萎缩自然历史研究，本出版物就是基于该研究。

“眼科研究越来越以数据为驱动。使用人工智能对光学相干断层扫描数据中最精细的微观结构变化进行全自动、精确的分析，代表着为年龄相关性黄斑变性患者提供个性化医疗的重要一步”，主要作者、波恩大学医院眼科诊所的 Maximilian Pfau 博士解释道，他目前担任德国研究基金会 (DFG) 研究员和斯坦福大学生物医学数据科学系博士后研究员。“也有助于用新方法重新评估旧的治疗研究，以评估对光感受器完整性可能产生的影响。”