Revisión sistemática de IA para predecir la progresión del glaucoma: desafíos y recomendaciones hacia la...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología e Inteligencia Artificial Médica (IA)

Sus antecedentes:

• El glaucoma es una causa principal de ceguera irreversible a nivel mundial, caracterizada por tasas de progresión variables.
• La Inteligencia Artificial (IA) ofrece potencial para la predicción precisa de la progresión del glaucoma en entornos clínicos.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente y evaluar el rendimiento cuantitativo de la IA en la predicción de la progresión del glaucoma.
• Identificar fortalezas, limitaciones y desafíos de los enfoques actuales de IA para la implementación clínica futura.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de estudios publicados desde 2014, seleccionados de las principales bases de datos (MEDLINE, Embase, Web of Science, Cochrane CENTRAL, arXiv).
• Dos revisores independientes evaluaron la elegibilidad del estudio y el riesgo de sesgo utilizando QUADAS-2.
• El análisis se centró en 46 informes de 43 estudios únicos que evaluaron la IA para la predicción de conversión, deterioro y cirugía del glaucoma.

Principales resultados:

• La IA demostró un rendimiento de moderado a bueno en la predicción de la conversión, el deterioro biológico y la progresión a cirugía del glaucoma.
• Los desafíos clave identificados incluyen estándares de informes inconsistentes, limitaciones en el diseño del estudio, heterogeneidad y mala generalización y transparencia de la IA.

Conclusiones:

• Si bien la IA muestra potencial para la predicción de la progresión del glaucoma, existen obstáculos significativos que impiden su traducción clínica.
• Las recomendaciones incluyen la adopción de diseños de estudio sólidos y prácticas de informes transparentes.
• Se propone una lista de prácticas recomendadas específicas para el glaucoma para guiar el desarrollo e implementación futuros de la IA.