159 Glaucoma - Tips, consejos y experiencias IMÁGENES DIGITALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL La inteligencia artificial (IA), es una rama de la ciencia que estudia métodos para crear inteligencia en máquinas, por medio de la simulación de comportamiento inteligente en las computadoras46. La IA puede ser implementada en una gran cantidad de maneras, para servir en casi cualquier función. El uso de la IA para analizar y graduar parámetros significativos de imágenes de fondo de ojo digitales, tiene potencial significativo en la detección del glaucoma47. Los análisis asistidos por software de estas imágenes incorporan filtros rojos, verdes, azules y resaltadores, como herramientas que analizan varias longitudes de onda en las imágenes digitales47. El filtro rojo usa un rango de longitud de onda entre 620nm a 750nm en la imagen, para buscar las señales de las características del Epitelio Pigmentario de la retina (EPR), asociado a la Degeneración Macular Relacionada a la edad (DMRE). Con los filtros verdes, el software aplica longitudes de onda de 495nm a 570nm para evaluar cambios vasculares y diabéticos en el tejido neurológico de la retina. El filtro azul, es el más adecuado para evaluar el fondo de ojo en la búsqueda de glaucoma, usa una longitud de onda de 450nm a 495nm para evaluar la CFNR en la imagen digital48. Aplicando estos filtros permite a la inteligencia artificial evaluar mejor los cambios glaucomatosos, especialmente, con objetivo de búsqueda en poblaciones. Por último, los filtros resaltadores, antes conocidos como filtros de diferencia direccional, mejora la imagen en una dirección definida por el usuario, que puede ser vertical u horizontal49 (fig. 10). Este filtro permite a la IA realizar análisis, evaluando la altura de los pixeles topográficamente en las imágenes del polo posterior en una imagen de fondo. Cada filtro permite a la IA optimizar el análisis, y determinar si algún cambio patológico está presente en las imágenes de fondo. Los softwares asistidos de inteligencia artificial han sido también aplicados en la evaluación de los datos de campo visual, estructura de la cabeza del nervio óptico y el OCT50. El software de IA puede brindar diagnósticos sugeridos y grados de severidad durante los exámenes. Esto puede ayudar a los equipos de telemedicina para monitorizar enfermedades que amenazan la visión, durante una pesquisa en comunidades, y realizar un triage efectivo en los pacientes (fig. 11). Además, la inclusión de estos softwares puede entregar aún más detalles para la detección temprana del glaucoma. La inteligencia artificial entrenada para detectar pérdida funcional visual de los estudios de campo visual, demostraban una sensibilidad de 73%, y especificidad de 88%. La IA entrenada para la evaluación de daño estructural con imágenes de fondo, demostraron una sensibilidad que esta entre el 80.4%-99.1%, y una especificidad entre 91.0%- 99.1%. Estos hallazgos, demuestran la habilidad de la IA para detectar la evidencia de la patología temprana, así, como su habilidad para posiblemente Figura 10. Paciente con glaucoma en ojo izquierdo. (A) Imagen de fondo original mostrando una relación copa disco vertical de 0,8. (B) Filtro azul (490 nm) demuestra un defecto localizado inferior temporal en la capa de fibras nerviosas, no visible en la foto original (flechas negras). (C) El filtro verde (550 nm) evalúa el anillo neurorretinal de la cabeza del nervio óptico y demuestra una reducción en la CFNR. (D) El filtro rojo (610 nm) y el filtro con función de resaltador (E) demuestra el acopamiento, pero provee menos detalles en patología glaucomatosa que las imágenes de la A a la C.
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