{"id":77686,"date":"2024-08-01T10:03:15","date_gmt":"2024-08-01T08:03:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=77686"},"modified":"2024-07-28T09:54:06","modified_gmt":"2024-07-28T07:54:06","slug":"inteligencia-artificial-en-oftalmologia-aplicaciones-avances-y-potenciales-beneficios-en-la-practica-clinica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/inteligencia-artificial-en-oftalmologia-aplicaciones-avances-y-potenciales-beneficios-en-la-practica-clinica\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda: Aplicaciones, avances y potenciales beneficios en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica"},"content":{"rendered":"

Inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda: Aplicaciones, avances y potenciales beneficios en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica<\/strong><\/p>\n

Autora principal: Ronangel Vargas Rojas<\/p>\n

Vol. XIX; n\u00ba 15; 496<\/p>\n

Artificial Intelligence in Opthalmology: Application, development and potential benefits in the setting of clinical practice<\/strong><\/p>\n

Fecha de recepci\u00f3n: 10\/07\/2024<\/p>\n

Fecha de aceptaci\u00f3n: 29\/07\/2024<\/p>\n

Incluido en Revista Electr\u00f3nica de PortalesMedicos.com Volumen XIX. N\u00famero 15 Primera quincena de Agosto de 2024 \u2013 P\u00e1gina inicial: Vol. XIX; n\u00ba 15; 496<\/p>\n

Autores<\/strong><\/p>\n

Ronangel Vargas Rojas, Sof\u00eda Hern\u00e1ndez Cuevas<\/p>\n

Resumen <\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial (IA) es un t\u00e9rmino presentado en la d\u00e9cada de 1950. Refiri\u00e9ndose este a la capacidad de un sistema operativo de imitar funciones cognitivas como aprendizaje sistem\u00e1tico y resoluci\u00f3n de problemas. Es por esto que se propone recabar datos que indiquen usos efectivos de esta tecnolog\u00eda en el ambiente cl\u00ednico oftalmol\u00f3gico, as\u00ed como herramientas que puedan potencialmente beneficiar el abordaje temprano y prevenci\u00f3n de patolog\u00edas oftalmol\u00f3gicas.<\/p>\n

Los datos obtenidos para la presente investigaci\u00f3n fueron obtenidos mediante m\u00faltiples art\u00edculos cient\u00edficos internacionales de revisi\u00f3n acerca de los usos de la IA en el campo de la oftalmolog\u00eda. Para este an\u00e1lisis se propone una investigaci\u00f3n de tipo meta-an\u00e1lisis sistem\u00e1tica desde al a\u00f1o 2019 hasta el a\u00f1o 2024 de fuentes de informaci\u00f3n sobre el tema a abordar.<\/p>\n

Se logran detectar 6 meta-an\u00e1lisis sistem\u00e1ticos sobre el tema a tratar. Que abarcan desde el a\u00f1o 2020 hasta el a\u00f1o 2025, donde se enumeran m\u00faltiples patolog\u00edas tales como: Retinopat\u00eda Diab\u00e9tica, Glaucoma, Degeneraci\u00f3n macular relacionada a la edad, as\u00ed como patolog\u00eda vascular, entre otras, en las cu\u00e1les se ha encontrado un potencial uso de la inteligencia artificial para su detecci\u00f3n temprana, clasificaci\u00f3n y abordaje.<\/p>\n

Oftalmolog\u00eda es un campo m\u00e9dico donde la utilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial se adapta de manera muy adecuada. El extenso uso de im\u00e1genes y mecanismos digitales en el diagn\u00f3stico, clasificaci\u00f3n y manejo de patolog\u00edas oftalmol\u00f3gicas proveen un gran recurso para establecer protocolos y mecanismos de detecci\u00f3n apoyados por inteligencia artificial de manera sistem\u00e1tica y eficiente bas\u00e1ndose en algoritmos de machine learning.<\/p>\n

A pesar de la gran efectividad descrita en m\u00faltiples estudios mencionados, sigue siendo un reto garantizar el paso de la investigaci\u00f3n hacia la pr\u00e1ctica diaria.<\/p>\n

Palabras clave<\/strong><\/p>\n

inteligencia artificial, machine learning, retinopat\u00eda, \u00f3ptica, refracci\u00f3n, glaucoma, degeneraci\u00f3n macular, queratocono<\/p>\n

Abstract<\/strong><\/p>\n

Artificial intelligence (AI) is a term introduced in the 1950s, referring to the ability of an operating system to mimic cognitive functions such as systematic learning and problem-solving. For this reason, it is proposed to gather data indicating effective uses of this technology in the clinical ophthalmological environment, as well as tools that could potentially benefit early intervention and prevention of ophthalmological pathologies.<\/p>\n

The data for the present research were collected through multiple international scientific review articles on the uses of AI in the field of ophthalmology. For this analysis, a systematic meta-analysis investigation is proposed from the year 2019 to 2024, focusing on sources of information related to the topic at hand.<\/p>\n

Six systematic meta-analyses on the subject were identified, spanning from 2020 to 2025, which enumerate multiple pathologies such as Diabetic Retinopathy, Glaucoma, Age-related Macular Degeneration, as well as vascular pathology, among others.<\/p>\n

These meta-analyses have identified potential uses of artificial intelligence for early detection, classification, and management.<\/p>\n

Ophthalmology is a medical field where the use of artificial intelligence adapts very appropriately. The extensive use of images and digital mechanisms in diagnosis, classification, and management of ophthalmological pathologies provide a great resource for establishing protocols and diagnostic mechanisms supported by artificial intelligence systematically and efficiently based on machine learning mechanisms.<\/p>\n

Despite the effectiveness described in multiple studies mentioned, transitioning research into daily practice remains a challenge.<\/p>\n

Keywords <\/strong><\/p>\n

Artificial intelligence, machine learning, retinopathy, optics, refraction, glaucoma, macular degeneration, keratoconus.\u00bb<\/p>\n

Los autores de este manuscrito declaran que:<\/strong><\/p>\n

Todos ellos han participado en su elaboraci\u00f3n y no tienen conflictos de intereses
\nLa investigaci\u00f3n se ha realizado siguiendo las Pautas \u00e9ticas internacionales para la investigaci\u00f3n relacionada con la salud con seres humanos elaboradas por el Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias M\u00e9dicas (CIOMS) en colaboraci\u00f3n con la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS).
\nEl manuscrito es original y no contiene plagio.
\nEl manuscrito no ha sido publicado en ning\u00fan medio y no est\u00e1 en proceso de revisi\u00f3n en otra revista.
\nHan obtenido los permisos necesarios para las im\u00e1genes y gr\u00e1ficos utilizados.<\/p>\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial (IA) es un t\u00e9rmino presentado en la d\u00e9cada de 1950. Refiri\u00e9ndose este a la capacidad de un sistema operativo de imitar funciones cognitivas como aprendizaje sistem\u00e1tico y resoluci\u00f3n de problemas. En el contexto de aprendizaje constante por parte de los sistemas de informaci\u00f3n mediante la introducci\u00f3n de t\u00e9rminos y datos relevantes para la resoluci\u00f3n de retos e instrucciones dadas. (1)<\/p>\n

En d\u00e9cadas recientes el uso de esta tecnolog\u00eda se ha propagado en el \u00e1mbito m\u00e9dico permitiendo el procesamiento de informaci\u00f3n del paciente con alta velocidad y eficiencia. Esto representa un factor de suma importancia en la aplicaci\u00f3n de la medicina moderna, encontrando usos en muchas \u00e1reas y sub-\u00e1reas de especialidad. (2)<\/p>\n

Para abordar de manera correcta este tema se debe poseer conocimiento de dos t\u00e9rminos: Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). ML refiri\u00e9ndose a la capacidad de procesar y modificar sus par\u00e1metros y configuraci\u00f3n en respuesta a los datos que se le brinda sin una instrucci\u00f3n previamente dada y DP refiri\u00e9ndose a la funcionalidad de utilizar m\u00faltiples algoritmos para identificar patrones y estructuras en raz\u00f3n a la solicitud introducida por el operador. Siendo la primera la de mayor importancia para ser empleada en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. (2)<\/p>\n

Esto permite determinar una gran utilidad en el reconocimiento de im\u00e1genes basado en el contexto cl\u00ednico que permiten aumentar la eficiencia de reconocimiento diagn\u00f3stico. Esto se ha aplicado en m\u00faltiples campos de la medicina, desde radiolog\u00eda, dermatolog\u00eda, patolog\u00eda, ginecolog\u00eda hasta endocrinolog\u00eda y en el contexto de patolog\u00eda oncol\u00f3gicas.<\/p>\n

\u00a0En el campo de la oftalmolog\u00eda esta tecnolog\u00eda ha sido particularmente \u00fatil en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes por fondo de ojo (FO), detectando patolog\u00edas tales como la degeneraci\u00f3n macular relacionada a la edad (DMAE) y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica (RD), as\u00ed como en el contexto pedi\u00e1trico en la detecci\u00f3n de la retinopat\u00eda de prematuridad (ROP) (3)<\/p>\n

Sin embargo, el rango de utilizaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda en el campo de la oftalmolog\u00eda va m\u00e1s all\u00e1. En b\u00fasqueda de m\u00faltiples usos en la automatizaci\u00f3n y b\u00fasqueda de la efectividad y eficiencia de la pr\u00e1ctica.<\/p>\n

Avances en la predicci\u00f3n de ametrop\u00edas, en el \u00e1mbito de la elaboraci\u00f3n de lentes intraoculares e interpretaci\u00f3n de resultados de tomograf\u00edas de coherencia \u00f3ptica (OCT) son varios de los potenciales usos que se han empleado en a\u00f1os recientes. (3)<\/p>\n

Es por esto que se incentiva a la b\u00fasqueda e investigaci\u00f3n de los avances tecnol\u00f3gicos en la materia y se pretende masificar el acceso a la misma.<\/p>\n

Materiales y M\u00e9todos<\/strong><\/p>\n

Los datos obtenidos para la presente investigaci\u00f3n fueron obtenidos mediante m\u00faltiples art\u00edculos cient\u00edficos internacionales de revisi\u00f3n acerca de los usos de la IA en el campo de la oftalmolog\u00eda. Para este an\u00e1lisis se propone una investigaci\u00f3n de tipo meta-an\u00e1lisis sistem\u00e1tica desde al a\u00f1o 2019 hasta el a\u00f1o 2024 de fuentes de informaci\u00f3n sobre el tema a abordar.<\/p>\n

Se indica la utilizaci\u00f3n de diferentes motores de b\u00fasqueda y bases de datos: Scielo, PubMed, Google Scholar y Medline para recabar la informaci\u00f3n. Utilizando palabras y frases claves tales como: \u201cinteligencia artificial\u201d, \u201cerrores refractarios y oftalmolog\u00eda\u201d, \u201cretinopat\u00eda diab\u00e9tica e inteligencia artificial\u201d, \u201cmachine learning en oftalmolog\u00eda\u201d, \u201caplicaciones de inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda\u201d, \u201cim\u00e1genes en oftalmolog\u00eda e inteligencia artificial\u201d para recabar las fuentes de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Mediante la b\u00fasqueda se seleccionan los art\u00edculos en base a su potencial utilidad en la investigaci\u00f3n de los usos de la inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda<\/p>\n

Resultados<\/strong><\/p>\n

Se logran detectar 6 meta-an\u00e1lisis sistem\u00e1ticos sobre el tema a tratar. Que abarcan desde el a\u00f1o 2020 hasta el a\u00f1o 2025<\/p>\n

Retinopat\u00eda Diab\u00e9tica<\/u><\/p>\n

La retinopat\u00eda diab\u00e9tica se considera la causa predominante de ceguera en la adultez, afectando a m\u00e1s de 400 millones de personas alrededor del mundo. Es esencial realizar tamizajes para su detecci\u00f3n temprana y prevenci\u00f3n. Siendo esta enfermedad altamente prevalente describiendo hasta un tercio de la poblaci\u00f3n con riesgo de desarrollarla. (4)<\/p>\n

Diversos en la \u00faltima d\u00e9cada han reafirmado la alta precisi\u00f3n y eficiencia de la inteligencia artificial en la detecci\u00f3n de la enfermedad (4). Sistemas inform\u00e1ticos tales como IDx-Dr, un sistema de detecci\u00f3n aut\u00f3noma de retinopat\u00eda diab\u00e9tica basado en IA mediante im\u00e1genes fundosc\u00f3picas, fue aprobado por la Food and Drug Administration (FDA) en 2018 y se ha utilizado para la clasificaci\u00f3n de la RD desde entonces con una sensibilidad y especificidad de 99% y 93.2% respectivamente seg\u00fan los estudios de cohorte multi\u00e9tnicos realizados al respecto. (5)<\/p>\n

Adem\u00e1s de detecci\u00f3n basada en im\u00e1genes de fundoscopias tambi\u00e9n se ha estudiado el uso de OCT e im\u00e1genes tomadas por tel\u00e9fonos inteligentes mediante hardware suplementario tal como, DIYretcam, T3retcam, MII retcam, JaizRetcam y Hopescope. Rondando una sensibilidad del 93% y una especificidad del 92.5% en la utilizaci\u00f3n de c\u00e1maras fundosc\u00f3picas basadas en tel\u00e9fonos inteligentes. (6) (7) (8) (9)<\/p>\n

Glaucoma<\/u><\/p>\n

La evaluaci\u00f3n de glaucoma implica mediciones de presi\u00f3n intraocular, evaluaci\u00f3n de cupping del disco \u00f3ptico, campos visuales, gonioscopy y tomograf\u00edas de coherencia \u00f3ptica. M\u00faltiples variables que, en el contexto de utilizaci\u00f3n de IA, no se ha logrado determinar una funcionalidad adecuada como herramienta diagn\u00f3stica. (9)<\/p>\n

Sin embargo, en a\u00f1os recientes se ha intentado evaluar modelos automatizados para clasificar glaucomas de \u00e1ngulo cerrado y se ha llegado a mostrar una agudeza de de detecci\u00f3n adecuada para ser empleado como m\u00e9todo de tamizaje, utilizando principalmente m\u00e9todos de detecci\u00f3n en im\u00e1genes fundosc\u00f3picas asociadas a cambios del nervio \u00f3ptico en el contexto de glaucoma. (3) (9) con una sensibilidad de 96.4% y una especificidad de 87.2% en la detecci\u00f3n temprana de la patolog\u00eda (10) (11)<\/p>\n

Degeneraci\u00f3n Macular Relacionada a la Edad<\/u><\/p>\n

Se ha descrito la existencia que m\u00faltiples algoritmos de machine learning que han sido entrenados para detectar DMAE a partir de hallazgos de im\u00e1genes de fondos de ojo analizadas por IA con altos niveles de precisi\u00f3n. (12)<\/p>\n

Oclusiones Retinales Vasculares<\/u><\/p>\n

Mediante la evaluaci\u00f3n de im\u00e1genes de fondo de ojo y angiogramas con fluorosceina, algoritmos de ML han logrado detectar de manera precisa patolog\u00edas tales como oclusi\u00f3n de la vena central de la retina. Adem\u00e1s de la cuantificaci\u00f3n del edema en retina mediante datos de OCT.<\/p>\n

Queratocono<\/u><\/p>\n

El queratocono es un desorden corneal no inflamatorio, caracterizado por adelgazamiento estromal y astigmatismo. La inteligencia artificial ha sido utilizada en el contexto de queratocono valorando cambios sutiles en m\u00e9tricas biomec\u00e1nicas para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica eficiente de medidas corneales, se estima una sensibilidad y especificidad sobre 90% en estudios realizados en 2022. (13)<\/p>\n

An\u00e1lisis autom\u00e1ticos con par\u00e1metros topogr\u00e1ficos en el uso de ML puede proveer un diagn\u00f3stico cl\u00ednico razonablemente certero. Sin embargo, se indica que la interpretaci\u00f3n de los mapas corneales basados en color y los patrones levemente notables en las im\u00e1genes pueden representar un reto para el ML cl\u00e1sico por la gran cantidad de informaci\u00f3n necesaria para procesar la misma. Es por eso que se recomienda el uso extensivo de redes neuronales para garantizar la base de datos necesaria para el reconocimiento de patrones que faciliten el diagn\u00f3stico y mejores su efectividad.\u00a0 (13)<\/p>\n

Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Oftalmolog\u00eda es un campo m\u00e9dico donde la utilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial se adapta de manera muy adecuada. El extenso uso de im\u00e1genes y mecanismos digitales en el diagn\u00f3stico, clasificaci\u00f3n y manejo de patolog\u00edas oftalmol\u00f3gicas proveen un gran recurso para establecer protocolos y mecanismos de detecci\u00f3n apoyados por inteligencia artificial de manera sistem\u00e1tica e eficiente bas\u00e1ndose en mecanismos de machine learning. Garantizando as\u00ed una evoluci\u00f3n constante y una necesidad continua de investigaci\u00f3n en el campo, que podr\u00eda eventualmente ser una herramienta invaluable en el contexto de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica oftalmol\u00f3gica.<\/p>\n

A pesar de ser una tecnolog\u00eda innovadora y disruptiva en el campo que a\u00fan presenta falencias en varios contextos patol\u00f3gicos, se ve de manera esperanzadora la acogida a la investigaci\u00f3n cl\u00ednica responsable y a la eventual llegada de estas herramientas a establecer una pr\u00e1ctica com\u00fan y estandarizada. Permitiendo, adem\u00e1s, aumentar el poder resolutivo y de toma de decisiones en la atenci\u00f3n primaria dirigida al paciente en el contexto de prevenci\u00f3n y detecci\u00f3n temprana.<\/p>\n

Adem\u00e1s, es imprescindible realizar divulgaci\u00f3n cient\u00edfica sobre las posibilidades y herramientas disponibles para el conocimiento de especialistas en oftalmolog\u00eda para, mediante toma responsable de decisiones, puedan emplearlas buscando el mayor beneficio del paciente.<\/p>\n

Existen limitaciones claras en el desarrollo y uso de estos recursos. La recopilaci\u00f3n de datos de im\u00e1genes e informaci\u00f3n recaba de muchos casos previos representa un reto \u00e9tico que debe ser valorado de manera integral, procurando la seguridad de la informaci\u00f3n y evitando adem\u00e1s los prejuicios \u00e9tnicos asociados a la clasificaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

Pasos hacia el futuro y limitaciones <\/u><\/p>\n

Es necesaria la elaboraci\u00f3n de ensayos cl\u00ednicos longitudinales para garantizar la seguridad y efectividad del uso de inteligencia artificial en el contexto individual que cada patolog\u00eda. Adem\u00e1s de la importancia de diversificar el desarrollo de estudios en distintos contextos demogr\u00e1ficos y con poblaciones diversas.<\/p>\n

A pesar de la gran efectividad descrita en m\u00faltiples estudios mencionados, sigue siendo un reto garantizar el paso de la investigaci\u00f3n hacia la practica diaria. Es por esta raz\u00f3n que el trabajo conjunto entre profesionales de la salud ocular, entes organizados y aparatos gubernamentales trabajen en conjunto para la distribuci\u00f3n y recursos necesarios para establecer bases fundamentas en el uso de las nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Bibliograf\u00eda<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Valikodath N, Cole ED. Introduction to Artificial Intelligence in Ophthalmology. AAO. 18 de noviembre de 2023;9.<\/li>\n
  2. Srivastava O, Tennant M, Grewal P, Rubin U, Seamone M. Artificial intelligence and machine learning in ophthalmology: A review. Indian J Ophthalmol. 2023;71(1):11.<\/li>\n
  3. Akkara J, Kuriakose A. Role of artificial intelligence and machine learning in ophthalmology. Kerala J Ophthalmol. 2019;31(2):150.<\/li>\n
  4. Boyd K. Diabetic Retinopathy: Causes, Symptoms, Treatment [Internet]. 2023. Disponible en: https:\/\/www.aao.org\/eye-health\/diseases\/what-is-diabetic-retinopathy<\/li>\n
  5. Tufail A, Rudisill C, Egan C, Kapetanakis VV, Salas-Vega S, Owen CG, et\u00a0al. Automated Diabetic Retinopathy Image Assessment Software. Ophthalmology. marzo de 2017;124(3):343-51.<\/li>\n
  6. Raju B, Raju NSD, Akkara J, Pathengay A. Do it yourself smartphone fundus camera \u2013 DIYretCAM. Indian J Ophthalmol. 2016;64(9):663.<\/li>\n
  7. Chandrakanth P, Ravichandran R, Nischal N, Subhashini M. Trash to treasure Retcam. Indian J Ophthalmol. 2019;67(4):541.<\/li>\n
  8. Sharma A, Subramaniam SD, Ramachandran K, Lakshmikanthan C, Krishna S, Sundaramoorthy SK. Smartphone-Based Fundus Camera Device (MII Ret Cam) and Technique with Ability to Image Peripheral Retina. Eur J Ophthalmol. marzo de 2016;26(2):142-4.<\/li>\n
  9. Heydon P, Egan C, Bolter L, Chambers R, Anderson J, Aldington S, et\u00a0al. Prospective evaluation of an artificial intelligence-enabled algorithm for automated diabetic retinopathy screening of 30 000 patients. Br J Ophthalmol. mayo de 2021;105(5):723-8.<\/li>\n
  10. Martins TGDS, Schor P, Mendes LGA, Fowler S, Silva R. Use of artificial intelligence in ophthalmology: a narrative review. Sao Paulo Med J. diciembre de 2022;140(6):837-45.<\/li>\n
  11. Li Z, Wang L, Wu X, Jiang J, Qiang W, Xie H, et\u00a0al. Artificial intelligence in ophthalmology: The path to the real-world clinic. Cell Rep Med. julio de 2023;4(7):101095.<\/li>\n
  12. Anton N, Doroftei B, Curteanu S, Cat\u00e3lin L, Ilie OD, T\u00e2rcoveanu F, et\u00a0al. Comprehensive Review on the Use of Artificial Intelligence in Ophthalmology and Future Research Directions. Diagnostics. 29 de diciembre de 2022;13(1):100.<\/li>\n
  13. Kuo BI, Chang WY, Liao TS, Liu FY, Liu HY, Chu HS, et\u00a0al. Keratoconus Screening Based on Deep Learning Approach of Corneal Topography. Transl Vis Sci Technol. 25 de septiembre de 2020;9(2):53.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda: Aplicaciones, avances y potenciales beneficios en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica Autora principal: Ronangel Vargas Rojas Vol. XIX; n\u00ba 15; 496<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[114,172],"tags":[],"class_list":["post-77686","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-informatica-medica","category-oftalmologia","no-featured-image-padding"],"acf":[],"yoast_head":"\nInteligencia artificial en oftalmolog\u00eda: Aplicaciones, avances y potenciales beneficios en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Inteligencia artificial en oftalmolog\u00eda: Aplicaciones, avances y potenciales beneficios en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica Autora principal: Ronangel Vargas Rojas\" \/>\n<meta name=\"robots\" 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