Evaluación de la correlación entre retinopatía diabética y biomarcadores metabólicos mediante inteligencia artificial

Área de la Ciencia:

• Endocrinología; Oftalmología; Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La retinopatía diabética (RD) es una causa principal de ceguera en pacientes diabéticos.; La detección y el tratamiento tempranos de la RD son cruciales para prevenir la pérdida de visión.; La inteligencia artificial (IA) combinada con cámaras de fondo de ojo no midriáticas muestra una gran promesa para el cribado de RD.

Objetivo del estudio:

• Comparar sistemáticamente la eficacia diagnóstica de diversas cámaras no midriáticas y software de IA para el cribado de RD.; Proporcionar información para mejorar los planes de atención a la diabetes y las acciones preventivas en salud endocrina.; Abordar la brecha de conocimiento en la comparación de cámaras no midriáticas e IA para la detección de RD.

Principales métodos:

• Estudio clínico en el que participaron 900 pacientes diabéticos con RD no diagnosticada.; Imágenes de fondo de ojo capturadas con tres cámaras no midriáticas y evaluadas por el software EyeCheckup AI.; Comparación de los diagnósticos de IA con las evaluaciones de tres especialistas en retina según las directrices de la Academia Estadounidense de Oftalmología.

Principales resultados:

• Asociación significativa entre la prevalencia de RD y la duración de la diabetes, los niveles de HbA1c, PCR y albúmina en orina (p<0,05).; La IA demostró un rendimiento satisfactorio en la detección de RD a partir de imágenes de fondo de ojo.; La sensibilidad y especificidad variaron según la cámara: Canon CR2 AF (95,65%/95,92%), Topcon TRC-NW400 (95,19%/96,46%), Optomed Aurora (90,48%/97,21%).

Conclusiones:

• Los niveles elevados de HbA1c, PCR, albúmina en orina y una mayor duración de la diabetes son predictores significativos de RD.; Los biomarcadores como HbA1c, PCR y albúmina en orina pueden ayudar en el cribado proactivo de RD.; Las cámaras de fondo de ojo no midriáticas con software de IA ofrecen potencial para la detección e intervención tempranas de la RD.