Se reclutarán 1000 participantes de hasta 25 centros internacionales con al menos 50 años de edad, con ojos sanos o con diagnóstico de degeneración macular asociada a la edad (DMAE), para proporcionar imágenes de sus ojos destinadas a un nuevo conjunto de datos. Este conjunto de datos es un paso importante en el desarrollo de una herramienta de detección basada en Inteligencia Artificial (IA) para la DMAE.
La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una causa principal de ceguera en el mundo. Las etapas tempranas e intermedias de la DMAE progresan hacia una etapa tardía que resulta en pérdida de visión debido a atrofia geográfica o DMAE neovascular. Las medidas preventivas para reducir la carga de tratamiento y prevenir la ceguera son importantes. Si bien no existen terapias aprobadas para la enfermedad en etapas tempranas, la investigación activa está en curso. Sin embargo, el avance de los ensayos terapéuticos para la prevención de la DMAE sigue siendo un desafío debido a la falta de participación de la atención primaria en el diagnóstico de la DMAE en etapas tempranas. Existe una clara necesidad de una herramienta de detección confiable, implementable en centros de optometría o atención primaria, para identificar a quienes presentan una etapa temprana de la enfermedad. Si bien una herramienta de detección basada en Inteligencia Artificial (IA) sería la solución ideal, existen obstáculos para su validación prospectiva debido a la dificultad de inscribir suficientes casos en un entorno de detección. Un paso clave para promover este campo consiste en recopilar un conjunto de datos diverso de imágenes multimodales y proporcionar una clasificación de nivel 1 con estándar de referencia de una amplia variedad de pacientes con DMAE. Contar con dicho conjunto de datos de referencia disponible para fines de investigación impulsará el desarrollo y la validación de modelos de IA para la DMAE. Estos datos pueden constituir el camino tan buscado hacia el desarrollo rápido de modelos de detección, facilitando la derivación de pacientes con el espectro de enfermedad adecuado y conduciendo, en última instancia, a la prevención de la DMAE tardía. Este es un estudio observacional prospectivo, transversal, multicéntrico, para recopilar y desarrollar un conjunto de datos de referencia de DMAE meticulosamente curado y diverso, con clasificación de nivel 1 con estándar de referencia y anotación exhaustiva de imágenes. Los procedimientos del estudio incluyen: * Historia del paciente: datos demográficos (edad, sexo, etnia, raza), antecedentes de tabaquismo, antecedentes familiares de DMAE. * Examen físico: talla y peso. * Agudeza visual mejor corregida (AVMC) de Snellen. * Clasificación de DMAE (escala de Beckman). Los participantes elegibles se someterán a una sesión de imágenes retinianas de ambos ojos para lo siguiente: * Fotografía del fondo de ojo en color estereoscópica de campo único (cFP): pre y post dilatación. * Tomografía de coherencia óptica de dominio espectral macular (SD-OCT). Debido a la necesidad de diversidad en el conjunto de datos, los centros deben representar una amplia variedad de ubicaciones geográficas. Además, se realizará un balance en los participantes inscritos con o sin DMAE, considerando edad, sexo y nivel de DMAE (el ojo más afectado se seleccionará como ojo del estudio).
Eligible participants will undergo one retinal imaging session of both eyes for the following: * Single field stereo color fundus photography (cFP) - pre and post dilation * Macular spectral domain-optical coherence tomography (SD-OCT)
Buenos Aires, Argentina
Patricio Schlottmann