Desarrollo y evaluación de un modelo de inteligencia artificial para establecer un objetivo de PIO para el glaucoma

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• Inteligencia artificial
• Diagnóstico médico

Sus antecedentes:

• El tratamiento del glaucoma se basa en el logro de la presión intraocular objetivo (PIO) para prevenir la pérdida de visión.
• Los métodos actuales para establecer la PIO objetivo incluyen el juicio clínico y las directrices de la sociedad, con eficacia variable.
• La predicción personalizada de la PIO objetivo puede mejorar los resultados del tratamiento del glaucoma.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un modelo de inteligencia artificial (IA) para predecir la presión intraocular objetivo personalizada (PIO) en pacientes con glaucoma.
• Comparar el impacto de la PIO objetivo predicha por la IA, definida por el clínico y basada en directrices sobre la tasa de empeoramiento del campo visual (VF).

Principales métodos:

• Se entrenó un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos de 14.871 ojos con datos estructurales, funcionales y clínicos iniciales.
• El modelo predijo la PIO objetivo para un conjunto de datos de progresión de 10.559 ojos con pruebas longitudinales de FV.
• Los modelos lineales evaluaron el efecto de las diferencias de la PIO objetivo en el empeoramiento de la FV (la pendiente media de la desviación).

Principales resultados:

• El modelo de IA logró un error medio absoluto de 2,28 mmHg en la predicción de la PIO objetivo.
• La IA y las diferencias de objetivos clínicos mostraron efectos similares en los resultados de la fibrilación venosa, con una tasa de empeoramiento de la desviación media de 0,032 dB/ año y 0,026 dB/ año más rápida por cada aumento de 1 mmHg, respectivamente.
• Tanto la IA como las diferencias de objetivos clínicos fueron superiores a las directrices de la Sociedad Oftalmológica Canadiense (COS) y la PIO absoluta media en la mitigación del empeoramiento de la fibrilación venosa.

Conclusiones:

• Los modelos de IA demuestran un rendimiento comparable al de los especialistas en glaucoma en el establecimiento de la PIO objetivo.
• La predicción de la PIO objetivo basada en IA es superior al uso de la PIO media o las pautas sociales para prevenir la progresión del glaucoma.
• Se requiere más investigación para evaluar la utilidad clínica de la PIO objetivo guiada por IA en poblaciones de pacientes más amplias.