Поперечное исследование для прогностической модели воспалительных заболеваний кожи на основе офтальмологической визуализации, основанной на традиционной китайской медицине

Данное исследование представляет собой кросс-секционное обсервационное исследование, разработанное для создания и валидации неинвазивной прогностической модели на основе визуализации глаза для основных воспалительных заболеваний кожи, включая псориаз, атопический дерматит и крапивницу. Основанное на теории диагностики глаза в традиционной китайской медицине (ТКМ) и интегрированное с передовыми методами компьютерного зрения, исследование направлено на установление объективных, поддающихся количественной оценке биомаркеров, полученных из изображений склеры и бульбарной конъюнктивы.

Примерно 950 участников (пациентов с псориазом, атопическим дерматитом, крапивницей и здоровых лиц контрольной группы) будут набраны из третичного академического госпиталя. Стандартизированные высококачественные изображения глаза будут собираться наряду с комплексными клиническими, демографическими данными и данными о сопутствующих заболеваниях. Степень тяжести заболевания будет оцениваться с использованием валидированных клинических систем оценки (например, PASI, EASI, UAS7, DLQI).

Анализ изображений будет сочетать традиционное извлечение радиомических признаков с архитектурами глубокого обучения, включая модуль Vision State-Space (VMamba) для глобально-локального представления признаков и структуру Multi-Gate Mixture-of-Experts (MMoE) для многозадачного обучения. Модель предназначена для одновременного выполнения классификации заболеваний и прогнозирования рисков сопутствующих состояний (таких как метаболический синдром, печеночная инсулинорезистентность и риск рецидива).

Первичные исходы включают характеристику паттернов глазных признаков, связанных с воспалительными заболеваниями кожи. Вторичные исходы включают корреляции между признаками, полученными из изображений глаза, и клиническими индексами тяжести. Производительность модели будет оцениваться с использованием ROC-кривых, AUC, калибровочного анализа и анализа кривых принятия решений.

Это исследование направлено на предоставление объективной, оцифрованной и клинически применимой структуры глазных биомаркеров для поддержки ранней диагностики, стратификации риска и скрининга сопутствующих заболеваний при воспалительных заболеваниях кожи.