Cross-sectionele studie voor een op oculaire beeldvorming gebaseerd voorspellend model van inflammatoire huidziekten, geworteld in traditionele Chinese geneeskunde

Dit onderzoek is een cross-sectionele, observationele studie die is ontworpen om een niet-invasief, op oculaire beeldvorming gebaseerd voorspellend model te ontwikkelen en te valideren voor belangrijke inflammatoire huidaandoeningen, waaronder psoriasis, atopisch eczeem en urticaria. Geworteld in de oculaire diagnostische theorie van de Traditionele Chinese Geneeskunde (TCM) en geïntegreerd met geavanceerde computer vision-technieken, heeft het onderzoek tot doel objectieve, kwantificeerbare biomarkers vast te stellen die zijn afgeleid van beelden van de sclera en de bulbaire conjunctiva.

Ongeveer 950 deelnemers (patiënten met psoriasis, atopisch eczeem, urticaria en gezonde controles) zullen worden geworven vanuit een tertiair academisch ziekenhuis. Gestandaardiseerde hoogwaardige oculaire beelden zullen worden verzameld, samen met uitgebreide klinische, demografische en comorbiditeitsgegevens. De ernst van de aandoening zal worden beoordeeld met behulp van gevalideerde klinische scoringssystemen (bijv. PASI, EASI, UAS7, DLQI).

De beeldanalyse zal traditionele radiomics-feature-extractie combineren met deep learning-architecturen, waaronder een Vision State-Space (VMamba) module voor globale-lokale kenmerkrepresentatie en een Multi-Gate Mixture-of-Experts (MMoE) raamwerk voor multi-task learning. Het model is ontworpen om gelijktijdig ziekteclassificatie uit te voeren en comorbiditeitsrisico's te voorspellen (zoals metabool syndroom, hepatische insulineresistentie en recidiefrisico).

Primaire uitkomsten omvatten de karakterisering van oculaire kenmerkpatronen die geassocieerd zijn met inflammatoire huidaandoeningen. Secundaire uitkomsten omvatten correlaties tussen uit oculaire beelden afgeleide kenmerken en klinische ernstindexen. De modelprestaties zullen worden geëvalueerd met behulp van ROC-curves, AUC, calibratieanalyse en beslissingscurveanalyse.

Dit onderzoek beoogt een objectief, gedigitaliseerd en klinisch toepasbaar oculair biomarkerraamwerk te bieden ter ondersteuning van vroege diagnose, risicostratificatie en comorbiditeitsscreening bij inflammatoire huidaandoeningen.