MADRID, 18 Sep. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la University College de Londres (Reino Unido) pertenecientes a la Sociedad Europea de Cirujanos de Cataratas y Refractiva han utilizado con éxito la inteligencia artificial (IA) para predecir qué pacientes necesitan tratamiento para estabilizar sus córneas y preservar la visión, en un estudio presentado en el 43 Congreso de la Sociedad Europea de Cirujanos de Cataratas y Refractivos (ESCRS). El mismo se celebra en Copenhague (Dinamarca), del 12 al 16 de septiembre.
La investigación se centró en personas con queratocono, una discapacidad visual que generalmente se desarrolla en adolescentes y adultos jóvenes y tiende a empeorar en la edad adulta. Afecta hasta a 1 de cada 350 personas. En algunos casos, la afección se puede controlar con lentes de contacto, pero en otros se deteriora rápidamente y, si no se trata, los pacientes pueden necesitar un trasplante de córnea. Actualmente, la única manera de determinar quién necesita tratamiento es el seguimiento de los pacientes a lo largo del tiempo.
En este contexto, investigadores utilizaron IA para evaluar imágenes de los ojos de los pacientes, combinadas con otros datos, y predecir con éxito qué pacientes necesitaban un tratamiento inmediato y cuáles podían continuar con el monitoreo.
El estudio fue realizado por el doctor Shafi Balal y sus colegas del Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust de Londres y el University College London (UCL), Reino Unido. Balal declara: "En las personas con queratocono, la córnea (la ventana frontal del ojo) sobresale hacia afuera. El queratocono causa discapacidad visual en pacientes jóvenes en edad laboral y es la causa más común de trasplante de córnea en el mundo occidental".
Un solo tratamiento llamado "entrecruzamiento" puede detener la progresión de la enfermedad. Cuando se realiza antes de que se desarrollen cicatrices permanentes, el entrecruzamiento suele evitar la necesidad de un trasplante de córnea. Sin embargo, actualmente los médicos no pueden predecir qué pacientes progresarán y requerirán tratamiento, y cuáles se mantendrán estables solo con monitoreo. Esto significa que los pacientes necesitan monitoreo frecuente durante muchos años, y el entrecruzamiento suele realizarse después de que ya se haya producido la progresión.
El estudio incluyó a un grupo de pacientes remitidos al Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust para la evaluación y el seguimiento del queratocono, lo que incluyó el escaneo de la parte frontal del ojo con tomografía de coherencia óptica (OCT) para examinar su forma. Los investigadores utilizaron IA para estudiar 36.673 imágenes de OCT de 6.684 pacientes diferentes, junto con otros datos de los pacientes.
El algoritmo de IA pudo predecir con precisión si la condición de un paciente empeoraría o se mantendría estable utilizando únicamente imágenes y datos de la primera visita. Mediante IA, los investigadores clasificaron a dos tercios de los pacientes en un grupo de bajo riesgo, que no requería tratamiento, y al otro tercio en un grupo de alto riesgo, que necesitaba tratamiento de reticulación inmediato.
Al incluir la información de una segunda visita al hospital, el algoritmo pudo categorizar con éxito hasta el 90% de los pacientes. El tratamiento de reticulación utiliza luz ultravioleta y gotas de vitamina B2 (riboflavina) para endurecer la córnea y tiene éxito en más del 95% de los casos. Al respecto, el doctor Balal aclara: "Nuestra investigación demuestra que podemos usar la IA para predecir qué pacientes necesitan tratamiento y cuáles pueden continuar con el seguimiento.
Este es el primer estudio de este tipo que obtiene este nivel de precisión en la predicción del riesgo de progresión del queratocono a partir de una combinación de exploraciones y datos de pacientes, y utiliza una amplia cohorte de pacientes monitorizados durante dos años o más. Si bien este estudio se limita al uso de un dispositivo de OCT específico, los métodos de investigación y el algoritmo de IA empleados pueden aplicarse a otros dispositivos. El algoritmo se someterá ahora a pruebas de seguridad adicionales antes de su implementación en el ámbito clínico".
Estos resultados podrían significar que los pacientes con queratocono de alto riesgo podrán recibir tratamiento preventivo antes de que su enfermedad progrese. De esta forma, se evitará la pérdida de visión y la necesidad de un trasplante de córnea, con sus complicaciones y la carga de recuperación asociadas. Los pacientes de bajo riesgo evitarán controles frecuentes innecesarios, liberando así recursos sanitarios. La clasificación eficaz de los pacientes mediante el algoritmo permitirá redirigir a los especialistas a las áreas con mayor necesidad.
Los investigadores ahora están desarrollando un algoritmo de IA más poderoso, entrenado en millones de escaneos oculares, que puede adaptarse para tareas específicas, incluida la predicción de la progresión del queratocono, pero también otras tareas como la detección de infecciones oculares y enfermedades oculares hereditarias.
