摘要
目的: 基于真实世界数据回顾抗VEGF联合辨证论治治疗糖尿病性黄斑水肿的临床疗效，并建立多模态数据深度学习模型预测短期内临床指标，辅助糖尿病性黄斑水肿的临床诊治。 方法: 收集2017年04月20日至2022年6月30日成都中医药大学附属银海眼科医院接受诊治的糖尿病黄斑水肿患者。根据抗VEGF联合辨证论治治疗、单纯辨证论治治疗及单纯抗VEGF治疗三种治疗方案分为联合组、中药组、抗VEGF组。探究不同治疗方案对糖尿病性黄斑水肿患者在视力、黄斑区中央视网膜厚度、黄斑立方体积、黄斑立方平均厚度、神经节细胞平均厚度、神经节细胞最小厚度中的改善，并基于临床数据及OCT图像建立多模态深度学习模型预测相关指标。采用平均绝对误差(MAE)作为损失函数评估模型准确率，MAE越小则模型越准确。 结果: (1)各组治疗前后对照: ①联合组:在治疗前后视力(Z=-2.334,P=0.020)、黄斑区中央视网膜厚度(Z=-5.175,P＜0.001)、黄斑立方体积(Z=-4.323,P＜0.001)和黄斑立方平均厚度(Z=-5.609,P＜0.001)差异有统计学意义，神经节细胞平均厚度(Z=-1.355,P=0.175)和最小厚度(Z=-3.324,P＜0.001)无显著统计学意义。 ②中药组:在治疗前后视力(Z=-1.929,P=0.054)、黄斑区中央视网膜厚度(Z=-1.457,P=0.145)和黄斑立方平均厚度(Z=-1.845,P=0.065)差异无显著统计学意义，黄斑立方体积(Z=-2.118,P=0.034)和神经节细胞平均厚度(Z=-0.399,P=0.690)在治疗前后差异有统计学意义，神经节细胞最小厚度(Z=-0.989,P=0.323)无显著统计学意义。 ③抗VEGF组:在治疗前后视力(Z=-3.100,P=0.05)、黄斑区中央视网膜厚度(Z=-7.053,P＜0.001)、黄斑立方体积(Z=-8.006,P＜0.001)和黄斑立方平均厚度(Z=-7.241,P＜0.001)差异有统计学意义，神经节细胞平均厚度(Z=-0.103,P=0.918)和最小厚度(Z=-0.824,P=0.410)无显著统计学意义。 (2)各组间疗效比较: 各组间在对视力的改善(Z=1.264,P=0.532)以及对神经节细胞平均厚度的改善中(Z=-1.355，P=0.175)的差异无显著统计学意义。在对黄斑区中央视网膜厚度的改善中，联合组与中药组(Z=5.579,P＜0.001)及抗VEGF组(Z=6.115,P＜0.001)间的差异有统计学意义，中药组与抗VEGF组(Z=-1.560,P=0.264)间的差异无显著统计学意义。在对黄斑立方体积的改善中，中药组与联合组(Z=2.719,P=0.017)及抗VEGF组(Z=4.937,P＜0.001)间的差异有统计学意义，而联合组与抗VEGF组(Z=1.217,P=0.444)间的差异则无显著统计学意义。在对黄斑立方平均厚度的改善中，中药组与联合组(Z=4.189，P＜0.001)及抗VEGF组(Z=4.585,P＜0.001)间的差异有统计学意义，而联合组与抗VEGF组(Z=-0.532,P=0.862)间的差异则无显著统计学意义。在对神经节细胞平最小厚度的改善中，联合组与中药组(Z=-3.431，P=0.001)间的差异有统计学意义，抗VEGF组与联合组(Z=2.117,P=0.087)及中药组(Z=-1.172,P=0.472)间的差异均无显著统计学意义。 (3)本研究共建立了12个模型，用于预测糖尿病性黄斑水肿患者在接受抗VEGF联合辨证论治治疗、单纯辨证论治治疗或单纯抗VEGF治疗后的复诊结果，包括视力、黄斑区中央视网膜厚度、黄斑立方体积和黄斑立方平均厚度四个指标。抗VEGF联合辨证论治治疗对四个指标预测的MAE分别为0.288、0.249、0.068及0.099;单纯辨证论治对四个指标预测的MAE分别为0.179、0.138、0.110及0.100;单纯抗VEGF治疗对四个指标预测的MAE分别为0.142、0.104、0.039及0.057。 结论: (1)抗VEGF联合辨证论治治疗能改善糖尿病黄斑水肿的视力、黄斑区中央视网膜厚度、黄斑立方体积、黄斑立方平均厚度、神经节细胞最小厚度。辨证论治治疗能够改善糖尿病黄斑水肿的黄斑立方体积。抗VEGF治疗能够改善糖尿病黄斑水肿的视力、黄斑区中央视网膜厚度、黄斑立方体积、黄斑立方平均厚度。 (2)基于临床数据及OCT图像建立的多模态数据深度学习模型在预测糖尿病性黄斑水肿的短期临床疗效方面能取得较好的效果。
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