El glaucoma es la principal causa de ceguera irreversible a nivel global. A pesar de la disminución en su prevalencia, se estima que para el 2040 afectará a 111 millones de personas. La inteligencia artificial (IA) ofrece una oportunidad para predecir de manera precisa su progresión, lo cual es crucial para guiar un tratamiento más intensivo en pacientes de alto riesgo.

Esta revisión sistemática, liderada por Yichuan G. Liang de la Universidad de Sídney, Australia, analizó el desempeño de modelos de IA en la predicción de la progresión del glaucoma.

Se incluyeron 43 estudios únicos con más de 202.207 individuos de seis países, predominantemente de Estados Unidos. Se evaluaron investigaciones retrospectivas y de cohortes longitudinales desde el 2014, utilizando bases de datos como MEDLINE, Embase, Web of Science y Cochrane CENTRAL. Las edades de los participantes y la severidad de la enfermedad variaron según el estudio.

Tras el análisis, se encontró que los modelos de IA presentan un desempeño heterogéneo, con áreas bajo la curva (AUC) que oscilaron entre 0,62 y 0,99 en la predicción de conversión de hipertensión ocular a glaucoma. Este parámetro mide la capacidad del modelo para diferenciar entre pacientes con y sin progresión, siendo 1 el indicador de una predicción perfecta. En lo que respecta a la progresión del glaucoma establecido, las AUC fluctuaron entre 0,65 y 0,99. Asimismo, los modelos de regresión numérica mostraron errores absolutos medios de 1,77–4,77 dB al predecir desviaciones puntuales del campo visual. Solo siete estudios utilizaron conjuntos de datos de prueba externos, lo que revela la robustez necesaria para una práctica clínica efectiva.

En resumen, los modelos de IA demuestran un rendimiento de moderado a bueno en la predicción de la progresión del glaucoma. Sin embargo, existen desafíos significativos para su implementación clínica, como la falta de validación externa, sesgos de riesgo y la escasa generalización y transparencia de la IA. Se recomiendan futuros estudios que experimenten con definiciones claras de progresión y exploren enfoques para mejorar la explicabilidad y confianza en esta tecnología. La integración de modelos de IA en las rutas actuales de cuidado ocular podría maximizar la seguridad y eficacia en el manejo del glaucoma.