编者按：在人口老龄化趋势愈发明显的当下，年龄相关性眼病的发病率不断攀升，对中老年人群的视觉健康与生活质量构成严峻挑战。其中，新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）是一种进展迅速、危害严重的致盲性眼病。其病理核心在于脉络膜新生血管的异常增生，常伴随视网膜下液和/或视网膜内液积聚，进而导致中心视力不可逆性损伤。抗VEGF药物玻璃体腔内注射，作为当前全球公认的一线标准治疗，虽能有效抑制新生血管生长、减轻渗漏，但“频繁注射、终身随访”的模式给患者带来了沉重的身心负担与经济压力，亦是对医疗资源的持续消耗。近年来，以光学相干断层扫描（OCT）影像定量分析为核心的人工智能（AI）技术，为破解这一临床困境提供了新思路。在第129届美国眼科学会年会（AAO 2025）上，一项旨在比较AI引导方案与标准方案治疗nAMD的非劣效性研究结果公布，为理解精准医疗在眼科的应用前景提供了相关数据。

面对nAMD传统治疗模式带来的沉重治疗负担，AI技术的应用为临床实践带来了新的突破希望。为此，深入探究AI引导治疗方案在nAMD治疗中的真实世界效果及其临床价值，显得尤为关键。在此背景下，Ursula M. Schmidt-Erfurth等人设计并开展了一项前瞻性、多中心、随机对照试验，旨在系统评估AI引导的个体化治疗方案相较于现行标准治疗方案在nAMD患者中的疗效与安全性，并检验其非劣效性。

该研究共纳入了289例经OCT证实存在视网膜内液和/或视网膜下液的nAMD患者。所有受试者被随机分配至标准治疗组与AI引导治疗组。在AI引导组中，治疗方案的核心是基于患者中央1mm区域内视网膜液体体积的连续定量变化，动态调整抗VEGF药物的注射时机，从而实现真正意义上的“按需治疗”。而标准治疗组则遵循常规固定间隔方案进行随访与注射，代表了当前的临床常规实践。研究的主要终点设定为治疗启动后12个月内患者接受抗VEGF药物注射的总次数，关键的次要终点则包括最佳矫正视力的变化、视网膜解剖结构的改善等指标。

研究结果显示，在12个月的治疗期内，标准治疗组患者的平均注射次数为8.94±2.99次，而AI引导组则显著减少至5.96±3.54次，两组间差异具有显著的统计学意义（P<0.001）。进一步分析发现，初治患者的注射次数显著低于此前接受过治疗的非初治患者（P<0.001）。在视功能结局方面，两组患者的平均最佳矫正视力变化仅相差1.99个字母，达到了非劣效性标准，且初治患者的视力改善幅度明显更为显著（P<0.001）。亚组分析发现，通过AI方案的动态监测，成功识别出14例在基线期即表现出高频治疗需求的患者亚群，提示AI系统具备早期筛选出对抗VEGF治疗可能无应答者的潜力。

研究表明，基于OCT影像的AI引导治疗方案，可显著降低nAMD患者的治疗频率、减轻其治疗负担与随访压力，并识别出对抗VEGF治疗无应答的患者。

总结

在人口老龄化致nAMD发病率攀升、传统治疗模式负担重的背景下，AI技术展现出强大潜力。AAO 2025会议上的研究证实，基于OCT影像定量分析的AI引导治疗方案，能在保障nAMD患者视力改善效果的前提下，大幅减少注射次数，有效减轻患者身心与经济负担，为推动nAMD精准化、个体化治疗发展，提供了新的实践路径与方向。

标题：AI-Guided vs. Standard-of-Care Anti-VEGF Treatment Therapy in Neovascular AMD: A 12-Month Noninferiority Study

作者：Ursula M Schmidt-Erfurth,Gregor Reiter, Sophie Frank, Anna Eidenberger, Alexandra Miere, Catherine Creuzot-Garcher, Laurent Kodjikian, Vincent Gualino,Benjamin Wolff, Stefan Sacu

来源：AAO 官网

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