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Bessere Vorhersagen durch maschinelles Lernen bei okulärer Hypertonie hinsichtlich der Entwicklung eines Offenwinkelglaukoms

 

GLAUCOMA Ann Arbor – mechentel news – Verfahren, die Patienten, bei denen eine okuläre Hypertonie (OHTN) wahrscheinlich zu einem Offenwinkelglaukom führt, korrekt identifizieren, können den Klinikern dabei helfen, die Engmaschigkeit der Überwachung und den potenziellen Nutzen einer frühzeitigen Behandlung zu bestimmen. Gian-Gabriel P. Garcia aus dem Department of Industrial and Operations Engineering des University of Michigan College of Engineering in Ann Arbor untersuchte zusammen mit Kollegen aus der Medizinischen Fakultät, ob die sogenannte Kalman-Filterung (KF), eine maschinelle Lernmethode, die Mittelwertabweichung (MD), die Muster-Standardabweichung und den Augeninnendruck für Patienten mit OHTN für 5 Jahre in der Zukunft genau vorhersagen kann. Die Kohortenstudie war eine sekundäre Datenanalyse von Patienten mit OHTN aus der Augenhypertonie-Therapiestudie, die zwischen Februar 1994 und März 2009 durchgeführt worden war. Bei den Patienten wurden bis zu 15 Jahre lang alle 6 Monate eine Tonometrie und Perimetrie durchgeführt. Ein KF-Modell (KF-OHTN) wurde trainiert, validiert und getestet, um zu bewerten, wie gut MD, Muster-Standardabweichung und Augeninnendruck für bis zu 5 Jahre prognostiziert werden konnten, und die Prognosen wurden mit den Ergebnissen der tatsächlichen Studie verglichen. Die Kalman-Filterung für OHTN wurde mit einer zuvor entwickelten KF für Patienten mit Hypertonie-Glaukom (KF-HTG) und 3 traditionellen Prognosealgorithmen verglichen. Die statistische Analyse für die vorliegende Studie wurde zwischen Mai 2018 und Mai 2019 durchgeführt. Hauptzielparameter waren der Vorhersagefehler und die mittlere quadratische Abweichung nach 12, 24, 36, 48 und 60 Monaten für MD, Muster-Standardabweichung und Augeninnendruck. Unter 1.407 in die Studie aufgenommenen Patienten (2.806 Augen) waren 809 (57,5%) weiblich und das mittlere Alter zu Studienbeginn betrug 57,5 Jahre. Für 2.124 Augen mit ausreichenden Messungen prognostizierte KF-OHTN 60 Monate in der Zukunft MD-Werte innerhalb von 0,5 dB des tatsächlichen Werts für 696 Augen (32,8%), 1,0 dB für 1.295 Augen (61,0%) und 2,5 dB für 1.980 Augen (93,2%). Unter den 5 getesteten Prognosealgorithmen erreichte KF-OHTN die niedrigste mittlere quadratische Abweichung (1,72 gegenüber 1,85-4,28) für die MD-Werte in 60 Monaten in der Zukunft. Für die Untergruppe der Augen, die zum Offenwinkelglaukom fortgeschritten sind, prognostizierten KF-OHTN und KF-HTG in 60 Monaten in der Zukunft MD-Werte innerhalb von 1 dB des tatsächlichen Werts für 30 Augen (68,2%) und erreichten die niedrigste mittlere quadratische Abweichung unter allen Modellen. Wie die Autoren in der elektronischen Vorabpublikation im November 2019 beim JAMA OPHTHALMOLOGY schreiben, sprechen diese Ergebnisse dafür, dass maschinelle Lernalgorithmen wie KF für viele Patienten mit OHTN eine genaue Vorhersage von MD, Muster-Standardabweichung und Augeninnendruck für einen Zeitraum von 5 Jahren in der Zukunft ermöglichen. Die Algorithmen könnten daher Kliniker beim Management der OHTN bei ihren Patienten unterstützen. (bs)

Autoren: Garcia GP, Lavieri MS, Andrews C, Liu X, Van Oyen MP, Kass MA, Gordon MO, Stein JD. Korrespondenz: Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan College of Engineering, Ann Arbor, Michigan, USA. Studie: Accuracy of Kalman Filtering in Forecasting Visual Field and Intraocular Pressure Trajectory in Patients With Ocular Hypertension. Quelle: JAMA Ophthalmol. 2019 Nov 14. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2019.4190. [Epub ahead of print] Web: https://jamanetwork.com/journals/jamaophthalmology/article-abstract/2755407

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