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Inteligencia artificial

posted by adminalaccsa 24 julio, 2020 0 comments

Inteligencia artificial


Coordinador:

Dr. Agustín Carrón – Paraguay

Panelistas

Dr. Luis Escaf

 


Contacto

Dr. Agustín Carrón – agustincarron@hotmail.com

Dr. Luis Escaf – escaff@gmail.com
Dr. Juan Carlos Ginés – doctorgines@gmail.com

1. ¿Qué utilidad podría tener en la actualidad o en un futuro cercano el uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico o tratamiento de las cataratas?

Dr. Luis Escaf: La inteligencia artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

Tipos de inteligencia artificial

Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:
• Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales.
• Sistemasqueactúancomohumanos: se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas.

Es el caso de los robots.

• Sistemas que piensan racionalmente: intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.
• Sistemasqueactúanracionalmente: idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.

Aplicaciones prácticas de la inteligencia artifificial

La IA está presente en la detección facial de los móviles, en los asistentes virtuales de voz como Siri de Apple, Alexa de Amazon o Cortana de Microsoft y está integrada en nuestros dispositivos cotidianos a través de bots (abreviatura de robots) o aplicaciones para móvil, tales como: Lyli, un personal shopper en versión digital; Parla, concebida para ayudarnos con el aprendizaje de idiomas; Ems, diseñada para hacernos un poco más llevadera la ardua tarea de encontrar nuevo piso; o Gyant, un asistente virtual de Facebook que emite ‘diagnósticos’ médicos. El objetivo de todas ellas: hacer más fácil la vida de las personas.
Los avances en IA ya están impulsando el uso del Big Data debido a su habilidad para procesar ingentes cantidades de datos y proporcionar ventajas comunicacionales, comerciales y empresariales que la han llevado a posicionarse como la tecnología esencial de las próximas décadas. Transporte, educación, sanidad, cultura, etc., es decir, ningún sector se resistirá a sus encantos.
En lo que respecta al uso de la IA en el diagnóstico y tratamiento de las cataratas pensaría que la IA nos ayudaría más en la parte diagnóstica, en tener algoritmos que nos indiquen rangos de normalidad y anormalidad.

Particularmente hemos creado una plataforma que actualmente está en construcción para medir el riesgo de una cirugía de cataratas y que usa algoritmos para ayudar al oftalmólogo a decidir una cirugía y el riesgo que puede con llevar de acuerdo a su experiencia. También, genera Big Data para realizar estudios clínicos.

Dr. Juan Carlos Ginés: Estudios de la universidad de Oxford sugieren que en dos décadas el 37 % de las actividades médicas serán sustituidas. La aprobación por la FDA en el 2018 de IDx-DR como un software que utiliza inteligencia artifificial como algoritmo para analizar imágenes del fondo de ojo, ha demostrado que el futuro ya está aquí, constituyéndose la inteligencia artificial en una herramienta que por sobre todo ayudara a evitar sesgos en el juzgamiento del diagnóstico, ofrecer una variedad de opciones jerarquizadas con base en logaritmos como actividad del paciente, edad, estado de salud en general, incluso distancia o acceso a un centro de atención oftalmológica. Todo lo que ahora hace el oftalmólogo, pero libre de sesgos y tal vez incluso con más información en tiempo real como para tomar la mejor decisión para el paciente.

Una evaluación personalizada del riesgo y beneficio para cada caso también será una herramienta que facilite la comprensión de esa información por parte del paciente en cuanto al procedimiento al que debe decidir ser sometido además de expectativas realistas y del aspecto legal.

2. ¿Cree usted que es posible crear un robot o máquina con inteligencia artificial capaz de realizar una cirugía de cataratas con menor tasa de complicaciones que un cirujano?

Dr. Luis Escaf: Actualmente la imaginación vuela más rápido que la construcción de realidades. Lo que vemos todos los dias nos asombra y nos deja sin palabras.

En el supuesto caso que eso suceda creo que un robot siempre va a necesitar la asistencia del ser humano para realizar cosas tan finas y delicadas como es la cirugía ocular y poder solucionar complicaciones que se puedan presentar.

Dr. Juan Carlos Ginés: Es probable que sí. La experiencia del cirujano no es otra cosa que la sumatoria del entrenamiento mecánico en maniobras quirúrgicas -lo que puede ser programadosumado a los patrones de practica preferidos -también programables-, la evidencia científica accesible y la experiencia propia (que se constituye en el machine learning). Si a esto le sumamos la retroalimentación de los resultados el sistema se va perfeccionando por sí mismo.

Habiendo dicho esto, no creo que en el futuro la maquina sustituya al cirujano. Hay algo que es fundamental y es la relación médico-paciente. Sí creo fifirmemente que se constituirá en un aliado para disminuir los errores humanos, así como el Da Vinci Surgical System -aprobado por la FDA en el año 2000 para cirugía general -un sistema similar podría permitirnos por ejemplo un mayor rango de maniobras e instrumentales más pequeños. Tener la posibilidad de ver estructuras que son invisibles al momento de operar, pero que estén proyectadas según un escáner en la anatomía del paciente como en el caso de alteraciones estructurales anatómicas, traumas o alteraciones congénitas y que nos permitan saber que estamos yendo por buen camino sería ideal. La detección de maniobras de riesgo por parte del cirujano, alertándolo, sería una ventaja indudable. La mejoría en cuanto a la comodidad y ergonomía del cirujano permitirá que éste pueda operar más descansado y de esta manera evitar errores.

3. ¿Qué lugar podría ocupar la aplicación de algoritmos de inteligencia artifificial en la selección adecuada del lente intraocular (dioptrías, diseño óptico) para cada paciente en particular?

Dr. Luis Escaf: En teoría todo lo que se pueda parametrizar y medir es susceptible de algoritmos que permitan retroalimentarse con datos y eso lo vemos actualmente con la formula biométrica de Warren Hill (RBF) que utiliza redes neuronales basada solo en datos y no en la medida del ojo como lo hacen otras fórmulas.

Dr. Juan Carlos Ginés: Algoritmos que integren la información existente y la combinen con la información obtenida de cada paciente en particular -personalizando cada resultadopermitirán sugerir el diseño ideal tomando en cuenta inclusive la experiencia y resultados del cirujano con ese lente. Si podemos imaginarnos un poco más allá: una personalización de la misma lente para cada paciente basado en sus características anatómicas, tipo de actividad laboral, hobbies, etc., con una evaluación de riesgos y pronóstico, sería ideal para ayudarle a tomar la decisión fundamentada en información real tanto al médico como al paciente durante el asesoramiento.

La integración de la información de la que disponemos ahora y de la que probablemente nos ofrecerá el futuro con nuevos sistemas y sensores, nos llevará a tomar decisiones consistentes al poder, por ejemplo, pronosticar la real posición efectiva de la lente al fifinalizar la cirugía y pronosticarla en los años posteriores a la intervención quirúrgica, tomando en cuenta el estado de las estructuras anatómicas del propio paciente como su córnea, esclera, zónulas y retina. Sin duda la inteligencia artifificial facilitará nuestro trabajo y es grande la expectativa de ver todo lo que nos irá ofreciendo en el tiempo.

Estado actual y avances recientes en inteligencia artificial para el diagnóstico y manejo del queratocono


Dra. María A. Henríquez – Perú
Dra. Josefina Mejías – Chile
Dr. Gustavo Hernández – Perú
Dr. Luis Izquierdo – Perú


Contacto

Dra. María A. Henríquez – mariale_1610@icloud.com
Dra. Josefina Mejías – Josefina.mejias.smith@gmail.com
Dr. Gustavo Hernández – gus11hdez@gmail.com
Dr. Luis Izquierdo – izquierdojr2109@gmail.com

Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) es un área de la ingeniería creada en el campo de los juegos de azar y que actualmente ha logrado diversos usos en Medicina y Salud Pública, donde una detección temprana de trastornos progresivos y crónicos podría cambiar el curso de enfermedades al mejorar los algoritmos de tratamiento que detienen o ralentizan su progresión. Particularmente, en la oftalmología, la Inteligencia Artificial ha cambiado drásticamente los paradigmas en las formas de diagnóstico, clasificación y tratamiento de muchas enfermedades como el glaucoma, la degeneración macular asociada a la edad, la retinopatía diabética y las ectasias corneales como el queratocono.

Inteligencia artifificial
La Inteligencia Artifificial (IA) es un campo específifico de la informática relacionada con programas informáticos que pueden funcionar sin instrucciones directas y precisas de sus usuarios, lo que les da a las computadoras habilidades básicas iguales a las de los humanos para resolver problemas, haciéndolas parecer inteligentes1 .

El aprendizaje automático o Machine Learning (ML), es un término que surgió en la década de 1980 para un subtipo de IA, y se defifine como un conjunto de métodos que detectan automáticamente patrones en los datos que luego son incorporados como información a fifin de predecir datos futuros en condiciones inciertas y así aprender por sí mismos.

Dentro de los sistemas de aprendizaje automático existen los supervisados y no supervisados.
Aprendizaje supervisado busca entrenar un modelo a partir de datos de entrenamiento ya clasifificados, al sincronizar las ponderaciones de las entradas y mejorar la precisión de sus predicciones hasta que estén optimizadas para luego mapear los conjuntos de datos de prueba como salidas correspondientes.

Aprendizaje no super visado se trata de entrenar un modelo con datos no clasifificados(sinunprocesode clasifificación humana), como tal, en el aprendizaje no supervisado, no hay instructor ni maestro, por lo cual el algoritmo debe aprender a dar sentido a los datos sin esta guía. En este último subtipo, el más común es el aprendizaje profundo (Deep Learning DL), también conocido como red neuronal profunda e involucra capas múltiples entre las capas de entrada y salida utilizando una forma no supervisada, lo cual evita la selección manual y la clasifificación de las áreas en el estudio de los procesos de aceleración1.

La forma en la que los programas de computadora logran una capacidad de funcionamiento similar a la de los seres humanos es por medio del entrenamiento sistemático del sistema con información para que sea capaz de diferenciar los diversos patrones y escenarios, además de tomar decisiones inteligentes basadas en los datos proporcionados en un primer paso (entrenamiento) y para que produzca una clasifificación o gestión correcta para nuevos casos.

La manera en la que se entrenan los programas en el ámbito de la oftalmología es recolectando miles de fotografías, patrones complejos o datos de diferentes situaciones en las que se busca generar un diagnóstico,clasifificaciónosugerencia de tratamiento. Cuantas más imágenes se recopilen y se entreguen al sistema para que aprenda a reconocerlas, mayor será la precisión del programa.

Por lo general, el uso directo de un conjunto de datos de validación externa respalda la confiabilidad y la solidez del algoritmo de aprendizaje automático.

Ectasia corneal
Los sistemas actuales de diagnóstico y seguimiento de la evolución de las ectasias corneales requieren de información sobre la forma de la superficie anterior, la superficie posterior, el grosor corneal, la biomecánica corneal y/o la potencia refractiva2.
Los estudios sobre la ectasia corneal se han enfocado en un sistema capaz de detectar cambios corneales evidentes, como el queratocono de las córneas normales, además de otros cambios como el astigmatismo y los procedimientos refractivos utilizando datos, obtenidos de diferentes máquinas como Pentacam HR, Topógrafo Corneal Keratron, EyeSys System, videoqueratoscopio asistido por computadora (TMS1-4), Corvis, RTVue, Galilei, CASIA SS-1000, Tomey EM 3000, Sirius y sistema de topografía CSO.
Se han probado múltiples formas diferentes de clasificadores de aprendizaje automático (MLC) como redes neuronales, árboles de decisión, análisis discriminante lineal, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, red bayesiana, agrupación basada en densidad, perceptrones multicapa, KNN, aplicados tanto en el diagnóstico como en el manejo de ectasias corneales1. (Tabla 1)

Los métodos actuales para
la detección automática del
queratocono son aplicados
bajo supervisión, principal-
mente, porque se requieren
de la clasificación y el diag-
nóstico como entrada para el
aprendizaje automático posterior2,4–7,9–11,17–19,19–24. Algunos
autores han desarrollado y pro-
puesto sistemas de aprendiza-
je automático sin supervisión
ni la necesidad de clasificación
previa de las imágenes y los
datos recopilados, el cual es un
abordaje muy útil para casos
con subtipos de queratocono
difíciles de diagnosticar en la práctica clínica 2,3,5,9 , 17–19,23,25–31.

Se han realizado varios estudios que evalúan la eficacia de la IA en el diagnóstico, clasificación y manejo del queratocono y sus formas más leves. 20,31,28

Twa et al 20, evaluaron la superficie corneal anterior con un polinomio Zernike de séptimo orden y aplicaron un modelo de árbol de decisión para establecer una diferenciación entre un ojo normal y uno queratocónico, con rangos de sensibilidad, especificidad y precisión de un 92%, 93% y 94%, respectivamente. Kamiya et al 31 evalúan la precisión en el diagnóstico del queratocono por medio del uso de aprendizaje profundo aplicado a los mapas de color medidos con la tomografía de coherencia óptica del segmento anterior de swept-source (AS-OCT) con una precisión del 99,1% en la discriminación entre ojos normales y querato cónicos. Silverman et al28 evalúan algoritmos computarizados automatizados para la diferenciación entre córneas normales y queratocónicas basadas únicamente en datos de grosor epitelial y estromal. El análisis discriminante lineal por pasos (LDA) y el análisis de la red neuronal (NN) fueron realizados después dando como resultado un modelo de seis variables que proporcionó un AUC del 100% (el análisis leave-one-out resultó en una especificidad del 99,2% y una sensibilidad del 94,6%).

La IA y formas más leves del queratocono
Algunos autores se han centrado en las formas más leves del queratocono, Arbelaez et al 12 y Smadja et al 6 han demostrado la capacidad de la IA para reconocer las características subclínicas de la ectasia corneal. Arbelaez et al. realizó un gran estudio utilizando un MLC para diferenciar casos subclínicos del queratocono -de los ojos normales, el clasificador tuvo como base de entrenamiento 3.502 ojos

(877 con queratocono; 426 cade ectasia corneal mediante

sos subclínicos de queratocono-; 940 ojos con anomalías; 1259 ojos normales). El sistema logró una precisión del 97,3%, una sensibilidad del 92,0%, y una especifificidad del 97,7% en la detección de casos subclínicos del queratocono-. Smadja et al 6 entrenaron un clasifificadordeárboldedecisión basado en un total de 372 ojos (197 pacientes) divididos en tres grupos (177 ojos normales, 47 casos subclínicos del queratocono, 148 ojos quera- tocónicos), logrando un 93,6% de sensibilidad y un 97,2% de especifificidad en la detección de casos subclínicos del queratocono y un 90,0% de sensibilidad y un 86,0% de especififici- dad después de la poda.

Para Ambrosio et al. el uso de datos tomográfificos, índices biomecánicos (TBI), máquina de vectores y bosque aleatorio re- sultó ser el método más preciso para discriminar entre casos NO VAE y ojos normales. Con un valor de corte de optimización establecido en 0.29, obtuvieron una sensibilidad del 90,4% con una tasa de falsos positivos de 0.04 para detectar casos sub- clínicos de ectasia corneal con el uso de (índice biomecánico tomográfifico) TBI (especifificidad 0.96; AUROC 0.985).

 el análisis de datos bilaterales, Kovacs et al 26 . utilizaron un clasifificador de perceptrón mul-ticapa para analizar pacientes con características unilaterales del queratocono. La asimetría corneal del paciente (índice bilateral de descentración de la altura) se asoció con una mejora signifificativa en el rendimiento del clasifificador en comparación con los datos unilaterales específificamente cuando el MLC se entrenó utilizando el índice de descentración de la altura. Esto sugiere que la asimetría entre ojos32 debe considerarse una señal de advertencia de la presencia de queratocono o enfermedad ectásica y esta característica podría incorporarse en futuros algoritmos de decisión en la detección temprana del queratocono.

En conclusión, este tipo de progreso en el diagnóstico, la clasifificación y el manejo del queratocono permitirán en un futuro cercano que día a día más personas tengan la posibilidad de una mejor detección de las enfermedades oculares crónicas más prevalentes en lugares donde el acceso a un especialista es limitado, acortando el tiempo del diagnóstico y optimizando los recursos humanos utilizados en aquellas patologías que requieren derivación o

Para mejorar la precisión de la detección de casos subclínicos tratamiento temprano.

Bibliografía

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ArtículosCatarataNoticiero Alaccsa-R

¿Dónde está el foco?

posted by adminalaccsa 23 julio, 2020 0 comments

¿Dónde está el foco?


Coordinador:

Dr. Nicolás Charles- Argentina

Panelistas

Dr. Javier Gaytán – México Dr. Noé Rivero – Argentina


Contacto

Dr. Nicolás Charles – docncharles@gmail.com

Dr. Javier Gaytán -gaytanjavier@hotmail.com

Dr. Noé Rivero – riveronoe@gmail.com

  • Paciente de 66 años. Operado en otro centro de FACO OI hace 40 días. (Ver figura 1)
  • A los 15 días se presenta con ojo rojo y fotofobia.
  • Comienza con Acetato de Prednisolona al 1%. A los 7 días no resuelve y realizan toma de muestra (des- conocemos resultado) + vancomicina + ceftazidi- ma +acetato de prednisolona 1% + ciclopentolato.
  • AV OD 20/25
  • OI V. Bulto
  • Se indica: toma de muestra + lavado de CA + vitrectomía + vancomicina y ceftazidima intraví- treos. (Ver figura 2).
  • Se realiza control a las 24 horas. AV OI 20/200. (Ver figura 3, 4 y 5).Se realiza control a la semana. AV OI 20/200 (Ver figura 6)
    • Se indica inyección intravítrea de vancomicina (Ver figura 7).
    • Se indica extracción de LIO y del saco capsular + vancomicina y dexametasona intravítrea (Ver figura 8).
    • Se indica FLUCONAZOL 150mg + LINEZOLID.
      • Se realiza QPP terapéutica descen- trada de gran diámetro con recu- brimiento conjuntival. (Ver fifigura 16 y 17)
      • Se realiza vitrectomía + aceite de silicón. (Ver fifigura 18)
      • Se realiza control al mes de la vi- trectomía. (Ver fifigura 19)Se realiza control al año. AV +16.00 -6.00 a 90 20/150. (Ver fifigura 20)Se indica vitrectomía + toma de muestra + inyec- ción de voriconazol OI. Control a las 4 semanas. (Ver figura 10)Control al mes de la lensectomía + capsulectomía.(Ver figura 11)• Se realiza inyección de vancomicina + ceftazidima + dexametasona + anfotericina. (Ver figura 12)• Se realiza toma de muestra + inyección intraví- trea e intraestromal de anfotericina + lavado de CA OI. (Ver figura 13)

        • Control a las 48 horas. AV OI V Bulto. (Ver figura 14 y figura 15)

       

Preguntas del caso

1. ¿Cuál considera que fue el foco que perpetuó esta endoftalmitis a pesar de los múltiples trata- mientos instaurados, el vítreo, el complejo cápsula-LIO, la córnea, o todos ellos simultáneamente?

Dr. Noé Rivero: La endoftalmitis es una seria inflamación ocular que a pesar de los avances en el diagnóstico y tratamiento puede tener consecuencias devastadoras. En cuanto a las formas de presentación se distinguen:

• Hiperagudas: Cuadro fulminante, en las primeras 24 horas, producida por gérmenes Gram negativos y con muy mal pronóstico.

• Agudas: Es la más frecuente, aparece entre el primer día y las seis semanas posteriores a la cirugía, como en el caso descripto, produ- cido generalmente por bacterias Gram positi- vos como el Staphylococcus Epidermidis.

• Crónicas:Ocurredespuésdelasseissema- nas de la cirugía, hasta dos años.

El pronóstico se relaciona con la rápida instau- ración del tratamiento, la virulencia del ger- men y con las defensas del huésped. El estu- dio multicéntrico Endophthalmitis Vitrectomy Study (EVS), encontró crecimiento bacteriano en 69% de los casos de endoftalmitis princi- palmente Staphylococcus Epidermidis. La pre- sencia de estafilococos en los párpados puede aumentar el riesgo de infección posoperatoria.

Los hongos son causa rara de endoftalmitis posoperatoria, sin embargo, se han reporta- do casos en pacientes que han recibido tra- tamiento tópico o sistémico con inmunosu- presores o corticoides que tienen un riesgo significativamente superior de endoftalmitis (Miller B, 1977; Keyhani K, 2005; Schotveld JH, 2005).

En este caso en particular parecería ser la inci- sión aparente de 2,8 mm el punto de partida de esta endoftalmitis estafiloccocica y el uso alto de corticoides la causa de la endoftalmitis se- cundaria por el hongo filamentoso Fusarium. La

perpetuación de esta endoftalmitis es la causa de la colonización de la inci- sión y el saco capsular.

Dr. Javier Gaytan: Antes que nada, me gustaría tener más datos del estado general del paciente (dia- betes, inmunocompetencia, etc.), ya que la evolución de la endoftalmitis al parecer mixta (S. epidermidis / Fusa- rium) me parece muy tórpida y agre- siva. Por los patógenos identificados por PCR, una posibilidad de origen es borde palpebral y fondo de saco (bac- terina) y otra que el LIO estuviera contaminado con hongo (lo cual sería muy raro).

2. ¿Cómo hubiera usted ma- nejado este caso?, ¿hubie- ra hecho algo diferente?

Dr. Noé Rivero: Faltan datos de cómo se presentó al comienzo del proceso agudo de endoftalmitis pero con una agudeza visual de bultos y con una ecografía en modo B, una vi- treitits densa, como se muestra, la in- dicación en estos casos es la inyección de antibióticos intravítreos: Vancomi- cina (1mg/ 0.1 ml), Ceftazidima (2.25 mg/ 0.1 ml) y Dexametasona 0.1 ml. Además de realizar una vitrectomía, según se demuestra en múltiples es- tudios, como en el “Endophthalmitis Vitrectomy Study” (EVS.1995) que ha demostrado la importancia de la vi- trectomía temprana en el manejo de endoftalmitis posoperatoria aguda y el uso de corticoides en la fase de in- fección aguda . Otros autores también lo avalan, como Maguire JI en 2008 y Durand ML en 2009.

El manejo multidisciplinario del pa- ciente en cuestión por parte del Dr. Charles fue el correcto, lo único que se podría agregar al momento de la primera intervención en la toma de muestra es haber realizado una PCR

Multiplex (mPCR). Se trata de una sensuar el tratamiento a seguir,

técnica que amplififica varias secuen- cias génicas específificas a la vez. Tie- ne la ventaja de poder detectar, varios microorganismos y sus resistencias en un solo paso, aunque a expensas de disminuir la sensibilidad por tener que adaptar las condiciones de la reacción a todas las secuencias amplifificadas u otras de importancia es la técnica PCR (16S/ 18s r DNA PCR) es una técnica ideal para los líquidos intraoculares, ya que permite conocer si hay bac- terias u hongos en una muestra. Se consigue mediante la amplifificación de la subunidad ribosómica 16s común a todas las bacterias, o la subunidad 18 s común para todos los hongos.

Dr. Javier Gaytan: Además de los medicamentos intravítreos, yo incluiría en la combinación de trata- mientos tópicos quinilonas de 4a ge- neración de inicio, en caso de no me- jorar, estaría indicada la vitrectomía total VPP (con toma de muestra), me- dicamentos intravítreos, lavado de CA (con toma de muestra) y quinolona de 4a generación intracameral. Trata- ría de no retirar el LIO, ni la cápsula, a menos que sea fundamental para controlar la infección, ya que me gus- ta mantener esa barrera física entre el segmento anterior y la cavidad vítrea.

3.Actualmente la paciente tiene una AV CC de 20/150 y está afáquica con aceite de silicón. ¿Considera que es un buen resultado y lo dejaría así, o intentaría sacar el aceite y colocarle una LIO fifijada a esclera?

Dr. Noé Rivero: Luego de todas las complicaciones que tuvo y las múltiples cirugías realizadas conside- ro que tiene un resultado excelente. Hablaría con el paciente para con-

pero mi recomendación es tratar de ser lo menos invasivo posible en dicho ojo. Propondría corregir la ametropía de ese ojo previa- mente retirando la totalidad de los puntos de la queratoplastia y realizar un recuento de células para evaluar la viabilidad del in- jerto. Según el estudio topográ- fifico evaluaría la corrección con L de C rígido a gas permeable, si no es posible la adaptación pro- baría una adaptación de lente de contacto escleral que tienen una posibilidad de corrección de cor- neas muy aberradas e irregula- res y altas ametropías. Creo que el resultado fifinal de la retina es muy bueno y las zonas de fifibro- sis nasal e inferior que presenta, si retiramos el aceite de silicón podría tener un desprendimiento que obligaría a recolocar nueva- mente aceite de silicón.

Dr. Javier Gaytán: Sabe- mos que la refracción de la luz con el aceite de silicón es defifi- ciente, además tenemos el fac- tor de la QPP, y los cambios que tendrá la refracción esférica y ci- líndrica, al retirar gradualmente los puntos. Yo sugeriría vigilar el endotelio de esa córnea por la presencia de aceite de silicón, retiro de puntos de manera gra- dual, hacer prueba de lente de contacto para valorar capacidad visual y posteriormente retirar el aceite de silicón. Si después de todo esto las cosas van por buen camino se podría implan- tar un LIO secundario, en mi caso prefifiero de fifijación a iris, tipo “iris claw” para afaquia. Me parece que el título de “Mi peor caso” es de lo más atinado en este paciente.

Cirugía regenerativa del estroma corneal: un nuevo futuro para el tratamiento del queratocono


Prof. Dr. Jorge L Alió – España
Dr. Jorge L. Alió del Barrio – España Dra. Mona Zarif O.D – Líbano


Contacto

Prof. Dr. Jorge L Alió – jlalio@vissum.com
Dr. Jorge L. Alió del Barrio – jorge_alio@hotmail.com Dra. Mona Zarif O.D – monazarifaj@hotmail.com

1. INTRODUCCIÓN:
Ingeniería tisular para el reemplazo del estroma corneal

La ingeniería tisular es aquella rama de la ciencia que emplea la combinación de células, biomateriales y elementos físico-químicos con el objetivo de mejorar o reemplazar cualquier función biológica del organismo, cuando se aplica en la córnea, induce una mejora, regeneración o sustitución de las funciones del estroma corneal.

El estroma corneal supone más del 90% del espesor de la córnea, sus funciones de resistencia, transparencia y refracción son atribuibles a su compleja anatomía y ultraestructura. La matriz extracelular del estroma corneal está compuesta de:

A) Colágeno, que supone más del 70% del peso de la córnea deshidratada, siendo el más abundante el tipo 1 (75%). (B) Proteoglicanos, incluyendo el queratán sulfato que es el más abundante (65%), cuyo núcleo proteico está compuesto de lumicán, queratocán y mimecán 1. El queratocán es expresado únicamente en el estroma corneal, por ello es considerado en ingeniería tisular como un marcador específico de diferenciación queratocítica 2. El componente celular del estroma corneal ocupa únicamente el 2-3% del volumen estromal, y en él las células predominantes son los queratocitos, células mesenquimales que derivan de la cresta neural, que se distribuyen entre las lamelas de colágeno. Los queratocitos están en estado quiescente en la córnea normal, son los responsables del constante reemplazo de la matriz extracelular estromal mediante la producción de colágeno esencial para el mantenimiento de la trasparencia corneal. Ante las agresiones, los queratocitos activan su metabolismo y se transdiferencian en fifibroblastos y miofifibroblastos, los cuales participan en la cicatrización del estroma corneal. La capacidad de renovación de los queratocitos estromales se debe a células precursoras en el estroma corneal limbar anterior, las cuales expresan marcadores de célula madre adulta como ABCG2 3.

Se han llevado a cabo muchos intentos para reproducir el estroma corneal en el laboratorio, con el fifin de reducir la necesidad de córneas donantes 4, pero la elevada complejidad de este tejido hace que estos constructos artifificiales acaben fracasando.
En los últimos años, con el desarrollo de la ingeniería tisular, se desarrolló la idea de utilizar células madre oculares o extraoculares, que mediante su diferenciación hacia queratocitos adultos funcionales, sean capaces de fabricar de forma natural este tejido tan complejo de reproducir.

2. INVESTIGACIONESPRECLÍNICAS

2.1. Células madre empleadas en la ingeniería tisular del estroma corneal
• Todas las células madre mesenquimales parecen tener un comportamiento similar in vivo, siendo capaces de conseguir la diferenciación hacia queratocitos adultos funcionales y modular el estroma corneal, presentando además propiedades inmunomoduladoras que evitan cualquier tipo de respuesta inflamatoria o rechazo aún en escenarios xenogénicos (interespecie) (Tabla 1) 1. Las CSSCs presentan ventajas respecto al resto, por el hecho de que ya son células corneales con un potencial de diferenciación más directo. Sin embargo, la obtención de células madre estromales corneales se queda limitado, técnicamente complejo y puede dañar el tejido donante, para sustituirlo surge la necesidad de disponer de una fuente extraocular de células madre con potencial de diferenciación queratocítica. En este sentido, el tejido adiposo humano ha demostrado ser una fuente ideal de células madre autólogas, ya que es un tejido de fácil acceso, fácil cultivo que las BM-MSC y las BM-MSC. Además las ADASCs han demostrado que pueden diferenciarse en múltiples líneas celulares (queratocitos, osteoblastos, condroblastos, mioblastos, hepatocitos, neuronas, etc)(Figura1A) (Tabla1)1.

 

2.2. Técnicas terapéuticas empleadas en la ingeniería tisular del estroma corneal
Se han ensayado diferentes técnicas in vivo para trasplantar las células con motivos de regenerar el estroma corneal. Fundamentalmente podemos hablar de cuatro tipos de abordajes:

2.2.1. Implantación intraestromal de células madre
La implantación directa de células madre en el espesor del estroma corneal ha sido utilizado in vivo en modelos experimentales, demostrando la diferenciación de los diferentes tipos de células madre inyectados en queratocitos adultos funcionales y en ausencia de respuesta inflflamatoria alguna o rechazo. Nuestro grupo mediante el empleo de bolsillos intraestromales disecados manualmente o asistidos con láser de femtosegundo, fue el primero en demostrar la capacidad de las ADASCs en conseguir esta diferenciación in vivo, además de su capacidad de producir matriz extracelular humana nueva en el interior de la córnea del conejo 5. (Ver fifigura 1B-1D) Du y col. publicaron estudios sobre la recuperación de la trasparencia y el grosor corneales a los 3 meses después de la implantación intraestromal de CSSCs humanas6. Observaciones similares en estudios experimentales fueron reportadas por Liu y col. mediante el empleo de UMSCs 7 y Thomas y col. mediante el trasplante de las UMSCs trasplantadas en el estroma corneal 8.

Sin embargo, nuestro equipo de investigación acaba de fifinalizar el primer ensayo clínico en humanos empleando células madre con el objetivo de regenerar el estroma corneal9. En este estudio piloto se implantaron ADASCs autólogas, en el interior de un bolsillo intraestromal asistido por láser de femtosegundo en pacientes con queratocono (estadío ≥ 4) cuya única alternativa terapéutica era ya el trasplante de córnea. La supervivencia celular in vivo mediante microscopía confocal así como la aparición de áreas parcheadas de colágeno neoformado en pequeñas cantidades con un leve aumento paquimétrico (Ver figura 2A-2B), pero este aumento paquimétrico producido no sería suficiente como para rehabilitar el grosor de una córnea muy adelgazada o debilitada. En estos casos sería necesaria la adición de algún sustrato que potencie o complemente estos resultados (Ver figura 2 C, 2D).

2.2.2. Implantación intraestromal de células madre junto con un trasportador biodegradable
Se ensayaron varios estudios experimentales con el objetivo de potenciar el crecimiento y
supervivencia de las células madre implantadas dentro del estroma corneal, se estudiaron la adición de matrices extracelulares sintéticas biodegradables junto con el componente celular. Espandar y col. usaron matrices sintéticas biodegradables de hidrogel de ácido hialurónico semisólido 10, Ma y col. usaron polylactic-co-glycolic (PLGA) biodegradable 11, observaron una mayor supervivencia y diferenciación queratocítica de las ADASCs en comparación con los casos que recibieron el trasplante celular aislado.

2.2.3. Implantación intraestromal de células madre junto con un trasportador no biodegradable
El principal obstáculo para la producción de una córnea artificial es la reproducción de la arquitectura compleja del estromal corneal. Recientes estudios han creado nuevos biomateriales como son los hidrogeles de poli-hidroxietil metacrilato, hidrogeles de colágeno-condroitín sulfato, y poliuretanos 12. La combinación de estos biomateriales junto con células pudiera generar equivalentes estromales prometedores 13. Mimura y col. emplearon precursores de fifibroblastos corneales junto con hidrogeles porosos de gelatina in vivo, pero fracasaron para el uso clínico 14. Nuestro equipo investigó la supervivencia y biointegración de injertos compuestos de membranas macroporosas de polietilacrilato (PEA) (Ver fifigura 3A) colonizadas en su interior por células madre de tipo ADASCs, trasplantados en estroma del conejo in vivo (Ver fifigura 3C) 15. Se pudo demostrar tras 3 meses de seguimiento la supervivencia in vivo de las ADASC en el interior de los injertos sintéticos (Ver fifigura 3B), pero no su diferenciación correcta en queratocitos adultos (Ver fifigura 3E). Se concluyó que las células madre no reciben el estímulo adecuado para su diferenciación queratocítica en presencia de biomateriales sintéticos, perdiendo así su posibilidad de generar nuevo colágeno e integrarse en el estroma que lo rodea (Ver fifigura 3D).

2.2.4. Implantación intraestromal de células madre junto con estroma corneal descelularizado
En los últimos años se han desarrollado múltiples métodos de descelularización corneal16. Estos tejidos acelulares proporcionan el ambiente más fifisiológico posible para permitir el crecimiento y diferenciación de las células madre en queratocitos funcionales, a la vez que proporcionan una mejoría anatómica inmediata por su aporte de tejido junto con una teórica ausencia completa de riesgo de rechazo al eliminar cualquier componente celular antigénico. Los componentes de la matriz extracelular son perfectamente tolerados aún en escenarios xenogénicos sin generar respuesta inflamatoria alguna.

Esto pone de manifiesto la importancia de trasplantar un sustituto celular junto con el soporte estructural acelular asegurando la trasparencia y la homeostasis de la córnea 17–19. De ahí nuestro grupo demostró en un estudio experimental previo la perfecta biointegración in vivo de láminas de estroma corneal humano descelularizado con y sin posterior recelularización con células ADASC humanas, trasplantadas en el interior del estroma corneal del conejo (Ver figura 4), sin observar respuesta inflamatoria alguna a pesar de ser un trasplante xenogénico 20.También pudo demostrar la diferenciación de las células madre en queratocitos adultos funcionales in vivo en el interior de estos injertos.
Mediante este modelo de trasplante se obtendrían las ventajas de la terapia celular corneal a la vez que se regenera de forma más eficiente la anatomía corneal en aquellas córneas más debilitadas, sin teórico riesgo de rechazo pues el modelo permite transformar un tejido donante alogénico en uno autólogo.

3. ESTUDIOS CLÍNICOS EN HUMANOS
Nuestro equipo de investigación ha finalizado el primer ensayo clínico realizado en humanos con seguimiento ya a 3 años, donde se emplearon láminas de tejido corneal descelularizado 9,21–25. Estos estudios se fundamentan en la extensa experiencia preclínica acumulada por nuestro grupo de investiga-
ción en los estudios antes citados 15,20. En nuestro estudio clínico se han investigado los beneficios que proporciona a la córnea patológica este tipo de injertos en casos de queratocono avanzado (estado ≥ IV), tanto en forma de láminas acelulares como laminas recelularizadas con células madre mesenquimales autólogas obtenidas del tejido adiposo (ADASc) del mismo paciente, los resultados clínicos demostraron la viabilidad de ésta técnica observando una excelente restauración anatómica de la córnea (Ver Figura 2B) 21–25.

3.1. Aprobación del estudio, diseño y materiales
Este estudio clínico fue prospectivo y aleatorizado de intervención de una serie casos consecutivos. El estudio se realizó siguiendo estrictamente los principios de la Declaración de Helsinki y se registró en ClinicalTrials.gov (Código: NCT02932852).
14 pacientes participaron en el estudio, se operaron dentro de un intervalo de tres meses y se distribuyeron aleatoriamente en tres grupos de estudio: los pacientes del grupo (G-1) fueron tratados con un implante antólogo de ADASC (n = 5 pacientes); el grupo 2 (G-2) recibió un implante de estroma corneal humano descelularizado (n = 5 pacientes) y el grupo 3 (G-3) recibió un implante de estroma corneal humano recelularizado con autólogas ADASCs (n = 4 pacientes).
Los criterios de inclusión y exclusión se definieron en artículos publicados anteriormente 9,21–25.

3.2. Metodología

3.2.1. Aislamiento, caracterización y cultivo antólogo de ADASC.
Los pacientes se sometieron a una liposucción estándar. Se obtuvieron de cada paciente aproximadamente 250 ml de grasa mezclada con anestesia local. El tejido adiposo se procesó de acuerdo con los métodos descritos en los artículos anteriores 26–28.

3.2.2. Láminas.
Se utilizó estroma corneal humano de córneas de donantes con endotelio no viable, pero con serología viral negativa. Las córneas fueron proporcionadas por el banco de ojos «Banco de Ojos para el tratamiento de la Ceguera, Centro de Oftalmología Barraquer (Barcelona, Spain) siguientes directivas 2004/23/EC and 206/17/ EC». Se siguieron los estándares de calidad y todas pruebas de seguridad para la donación de tejidos (28) humanos. Se disecaron las córneas de los donantes con láser de femtosegundo IntraLase iFS (AMO, Santa Ana, CA), se obtuvieron 2-3 láminas consecutivas de 120 (μm) de espesor y 9.0 mm de diámetro. El protocolo de descelularización se basó en publicaciones anteriores 16,20,29. 24 horas antes de la implantación, las láminas para los pacientes que recibieron tejido recelularizado se recelularizaron con ADASCs autólogas (1× 106 ADASCs). Luego las láminas se transfifirieron a la implantación. 21,22,24.

3.3.3. Procedimiento quirúrgico: Implantación ADASCs autólogas
El método para la implantación de las células madre mesenquimales se ha descrito previamente 9. Se utilizó anestesia tópica. Se usó láser de femtosegundo IntraLase iFS de 60 Khz (AMO Inc, Irvine, CA) en modo de paso único para la disección laminar corneal del receptor. Se creó un corte laminar intraestromal de 9,5 mm de diámetro a media profundidad del punto de paquimetría preoperatoria más delgado medido por el OCT de Visante (Carl Zeiss, Alemania). Se inyectaron en el bolsillo 3 × 106 de ADASCs contenidos en 1 ml de PBS. (Ver fifigura 2A, 2B)
Implantación del lentículo

Se aplicó anestesia tópica con sedación oral para todas las cirugías, el láser de femtosegundo IntraLase iFS de 60 kHz se usó en modo de paso único. La disección corneal asistida se realizó con un corte anterior de 500, a media profundidad del punto de paquimetría preoperatoria más delgado medido por el OCT de Visante (Carl Zeiss, Alemania) (Ver fifigura 2E, 2F). Después de abrir el bolsillo intraestromal corneal, la lámina se insertó, se centró y se desplegó mediante una suave cinta adhesiva y masaje desde la superfificie epitelial del huésped. En aquellos casos que recibieron una lámina recelularizada G-3, para compensar el daño celular esperado por el proceso de implantación, el bolsillo se irrigó inmediatamente antes y después de la inserción con una solución que con-
6
tenía (1× 10 ) adicional de ADASCs en 1
ml de PBS con una cánula de 25G. Luego se cerró la incisión con una sutura de nylon 10/0 interrumpida 21.

3.3.4. Cuidado postoperatorio y cronograma de seguimiento:
Después de la operación, los pacientes fueron evaluados mensualmente para registrar cualquier evidencia de incomodidad subjetiva, inflflamación ocular o pérdida visual inesperada repentina. A los efectos de la evaluación de los otros parámetros clínicos, los pacientes fueron seguidos a 1 día, 1 semana y 1,3, 6, 12 y 36 meses después de la cirugía. Con el fifin de observar la seguridad del implante durante un largo tiempo. Se evaluó la agudeza visual de distancia sin corrección (AVSC), la agudeza visual corregida (AVCC) y la agudeza visual corregida con lentes de contacto rígidas (AVCLC) in (decimales equivalentes a la escala de logMar). También se evaluaron la esfera refractiva (Rx Sphr) (D) y el cilindro refractivo (Rx Cyl) (D). El espesor corneal central (Visante CCT) (μm) (Carl Zeiss) (Ver fifigura 2), el punto más delgado en el Pentacam (Thinnest point) (μm), el volumen de la córnea (VC) (mm3), la queratometría máxima (Kmax) (D) (Ver fifigura 5, 6A, 6B), las aberrometrías corneales con diámetro máximo de pupilas de 6 mm (Pentacam; Oculus Inc., Wetzlar, Alemania) (Ver figura 6C, 6D) y la biomicroscopía con lámpara de hendidura (Ver figura 7). Mas variables estudiados se encuentran en previas publicaciones 24,25. Se usó el microscopio confocal HRT3 con un módulo de córnea Rostock RCM (Heidelberg Engineering, Heidelberg, Alemania) 23, 30.

3.3.5. Estudio de microscopía confocal
Los pacientes fueron examinados con el microscopio confocal HRT3 previamente antes de la cirugía y seguidos durante 1,3, 6 y 12 meses postoperatorios con el fin de observar en vivo el desarrollo y la evolución de las células ADASC y de las láminas descelularizadas/recelularizadas implantadas a lo largo de los meses. La metodología de recuento de células se encuentra más detallada en un estudio previamente publicado23.

4. RESULTADOS

4.1. Implantaciones ADASc autólogas: resultados clínicos
No se observaron complicaciones durante los 3 años de seguimiento hasta el momento. No se encontraron eventos adversos como “leucoma” o “haze” . Se recuperó la transparencia corneal completa en el primer día postoperatorio en todos los pacientes (Ver figura 2 A, 2B). En el caso-2 del G-1 se observaron una mejoría muy notable de unas cicatrices preoperatorios hasta los 36 meses postoperatorios (Ver figura 7A, 7B). Todos los casos presentaron una mejora de 1-2 líneas en la escala LogMar en la agudeza visual a lo largo de los 36 meses posoperatorios con respecto a los valores preoperatorios en la AVSC, AVCC y AVCLC en (de-

cimas). Se registró una mejora significativa en los valores medios comparando G-2 y G-3 con G-1 con todos los casos a los 36 meses postoperatorios con respecto a los valores medios preoperatorios, los valores P y la desviación estándar se presentaron en (Ver tabla 2).

Por otro lado, la Rx Sphr (D) presentó una mejora significativa hasta los 36 meses después de la operación, mientras tanto; Rx Cyl (D) presentó un cambio de 0.5 (D) hasta los 36 meses con respecto a los va- lores medios preoperatorios, los valores de P se presentaron en la 24,25. (Ver tabla 2)

Los resultados del Visante CCT (μm) (Ver figura 2A- 2D), del punto Pentcam Thin- nest (μm) y VC (mm3), mostraron unos re- sultados de valores medios estadísticamente significativos comparando G-2 y G-3 con G-1 a los 36 meses con respecto a los valores medios preoperatorios 24,25. (Ver tabla 2)

Las aberraciones con valores estadística- mente significativos se obtuvieron solo con los valores medios en aberraciones de ter- cer orden (A. 3.er) y en aberraciones de alto orden (HOA) (μm) comparando G-2 y G-3 con G-1. Los de cuarto orden (A. 4.o or- den) (μm) y de bajo orden (LOA) (μm) presentaron solo una mejora, pero con no diferencia significativa hasta los 36 meses postoperatorios (Ver tabla 2) 24,25. Tam- bién, se obtuvo un aplanamiento en los va- lores medios de 3 (D) en Kmax (D) hasta los 36 meses después de la cirugía con res- pecto a los valores medios preoperatorios, se registraron más resultados en publica- ciones anteriores 24,25.

4.2. Resultados con la implantación de la lámina: resultados clínicos

Los autores no observaron ninguna compli- cación ni eventos adversos de ningún tipo durante el seguimiento hasta los 3 años, con la excepción de que la lámina implantada

mostró una leve turbidez temprana du- rante el primer mes posoperatorio, este problema estaba relacionado con un ede- ma lenticular leve. Se observó una recu- peración corneal y total transparencia en el tercer mes posoperatorio en todos los casos (Ver figura 2E, 2F, 7C-7F) 24, 25.

Todos los pacientes con láminas desce- lularizadas o recelularizadas obtuvieron una mejoría a los 6,12 y 36 meses poso- peratorios en los valores medios con res- pecto a los valores preoperatorios, a los 3 años posoperatorios los resultados de mejoradela AVSC fuerondehasta0,13 en valores decimales casi equivalentes a una línea en escala LogMar con lámi- nas descelularizadas y recelularizadas, la AVCC mejoró dehasta0.2conláminas descelularizadas y recelularizadas, equi- valentes a 2 líneas en la escala LogMar, así como la mejoría media en AVCLC era de 0.23 con láminas descelularizadas y recelularizadas, equivalentes a más de 2 líneas en la escala de LogMar. También los resultados medios de VC (mm3) demos- traron una mejora en los valores medios de 2-3 (mm3) en ambos grupos de lámi- nas a los 6,12 y 36 meses posoperatorio con respecto a los valores preoperatorios 24,25 (Ver tabla. 2). Las otras variables de la Rx Sphr (D), el Rx Cyl (D), Vi- sante CCT (μm) (Ver figura 2E, 2F), el Pentcam Thinnest (μm) (Ver figura 5, 6A,6B), aberración de tercer orden ((A. 3.er)) (μm) (Ver figura 6C,6D), abe- rración de cuarto orden (A. 4.o orden) (μm), HOA, aberración de bajo orden LOA (μm), km anterior (D) , Km pos- terior (D), Kmax (D) y Topo Cyl (D) con láminas descelularizadas y recelulari- zadas (Ver figura 5, 6A,6B), mostraron unos resultados cercanos a los resultados de los pacientes con la implantación de solo células ADASC explicados anterior- mente y publicados en publicaciones revi- sadas preoperatorios 24,25. (Ver tabla. 2)

4.3. Estudio de microscopía confocal

Las células ADASC mostraron una forma redon- deada, más refringente y más luminosa en com- paración con los queratocitos del huésped. Sin embargo, la forma de las ADASCs se cambió de redondo a fusiforme a los seis meses después de la cirugía. 12 meses después de la cirugía, ob- servamos un aumento gradual estadísticamente significativo (p <0.001) en la densidad celular en el estroma anterior, medio y posterior 23.

Mientras las láminas descelularizadas aparecieron acelulares en el primer mes, a diferencia de las láminas recelularizadas que mostraron unas es- tructuras similares a los queratocitos corneales, el número de células aumentó durante los 12 meses de seguimiento. Las superficies anterior, media y posterior de las láminas descelularizadas y rece- lularizadas se colonizaron más por las células de tipo queratocito, hasta que mostraron una morfo- logía similar a los queratocitos corneales norma- les y alcanzaron una densidad celular con valores medios estadísticamente significativos (p <0.001) en comparación con el primer mes posoperatorio. La densidad celular del estroma corneal anterior y posterior también, mostró un aumento estadís- ticamente significativo (p <0.001) respecto a los valores preoperatorios 23.

5. CONCLUSION:

La terapia regenerativa y celular del estroma cor- neal es factible, resultando de acuerdo con nues- tras investigaciones una nueva técnica quirúrgica segura y clínicamente viable, siendo alentadores los resultados clínicos obtenidos, en los cuales se objetiva la existencia de una modesta pero signi- ficativa mejoría en todos los casos del estudio en queratocono avanzado, en los que la indicación se hizo como alternativa quirúrgica compasiva al- ternativa a la queratoplastia. Este nuevo estudio requiere aumentar en el futuro el número clínico de pacientes y demostrar la relevancia de los re- sultados clínicos observados. Es indudable que en los próximos años los nuevos ensayos clíni- cos terminaran de dar luz a un nuevo tratamiento quirúrgico, mínimamente invasivo, de las enfer- medades del estroma corneal.

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Inteligencia artificial en oftalmología: ¿enemigo o aliado?


Dr. Alfonso Arias Puente España
Dra. Bárbara Burgos Blasco – España


Contacto

Dr. Alfonso Arias Puente – arylia.sl@gmail.com

Dra.BárbaraBurgosBlasco- bburgos171@hotmail.com

La medicina siempre ha sido una disciplina científica sujeta a continuas transformaciones a lo largo de toda su historia. Pero no todos los cambios han sido suficientemente profundos como para marcar una impronta que produzca una modificación significativa en su forma de estar presente en la sociedad.

En los últimos tiempos ha habido modificaciones en la concepción de la medicina tal y como la conocíamos durante años y también en la forma de desarrollar la actividad asistencial.

En la era digital, la ciencia, y especialmente la salud, está inmersa en una revolución tecnológica con la incorporación de nuevas herramientas de trabajo como la historia clínica electrónica que, aunque fue una gran aportación al menos hasta este momento, no ha permitido la esperada capacidad de explotación de datos. Algo parecido está sucediendo con la propuesta de la “medicina basada en la evidencia” que a pesar de su evidente interés no deja de ser lenta y costosa, viéndose superada por el propio avance de la medicina en ocasiones.

Dentro de esta revolución tecnológica digital la aplicación de la llamada inteligencia artifificial (IA) está siendo uno de los hitos más importantes.

¿Pero qué se entiende por IA? Aunque fue McCarthy quien acuñó dicho término en la conferencia de Dartmouth de 1956 como “la ciencia e ingeniería de hacer máquinas que se comporten de una forma que llamaríamos inteligente si el humano tuviese ese comportamiento”, ha habido muchos autores después que han propuesto otras defifiniciones. Dichasdefifinicionespueden estar basadas en múltiples criterios, como por ejemplo en el proceso de razonamiento en vez del resultado, de forma que si el proceso de razonamiento se asemeja al humano también se denominaría IA.

Este concepto, en auge en las últimas décadas, no es por tanto novedoso. Ya desde 1950 los científificos, especialmente los programadores de software comenzaron a diseñar sistemas que tuviesen funciones similares a las atribuidas a los humanos y comenzaron a desarrollar esa idea. Muchos de los softwares diseñados en un principio estaban relacionados con sistemas de juegos. Rosenblatt realizó en 1957 un esquema electrónico que se llamó “perceptron” que simulaba el comportamiento de una neurona con conexiones, lo que se considera el primer paso de lo que fifinalmente serían las denominadas redes neuronales.
Y surgen las primeras preguntas: ¿esa inteligencia tal como la entendemos la puede generar una máquina? ¿pueden pensar las máquinas?

En la actualidad, la IA tiene varias áreas de investigación para abordar los diferentes problemas:

• El aprendizaje automático, que permite el análisis y la obtención de conocimiento a partir de los datos que se van incorporando.
• Las redes neuronales que representan modelos computacionales basados en el procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso humano.
• El Big Data, que se resume como el proceso de recogida de una cantidad ingente de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser analizados y procesados para obtener información, patrones repetitivos o correlaciones no evidentes.

La clave para este aprendizaje automático es el entrenamiento de los sistemas gracias al aumento de la capacidad y rendimiento de los sistemas de procesamiento de la gran cantidad de datos incorporados.

El Big Data, dado el gran número de datos, la complejidad y también su diversidad precisa la utilización de algoritmos y técnicas de análisis que permitan su gestión y procesamiento para poder obtener el conocimiento oculto en ellos.
Estas técnicas de análisis de datos llevan ya tiempo siendo utilizadas en la empresa para reducir costes, mejorar la rapidez de toma de decisiones y la adaptación de los productos a las necesidades de los pacientes de acuerdo a la información analizada.
Existen numerosos ejemplos
que ponen de manifiesto su uso.
En el turismo midiendo el grado
de satisfacción de los clientes,
en la administración de empre-
sas conociendo la capacidad y
calidad de producción, el ajuste
de presupuestos, incluso la pro-
puesta de inversiones. En mer-
cadeo y publicidad usando la
analítica predictiva para saber
la demanda esperable, el con-trol efectivo de stocks, procesos de envío y la satisfacciónexperiencia del cliente.

Algo parecido ocurre en el ámbito de la sanidad. Es posible conocer cuáles son las necesidades de los pacientes y de acuerdo a esta información establecer carteras de servicios, coberturas de seguros e incluso establecer modelos de diagnóstico y propuestas de tratamiento de una manera casi inmediata.

Si nos centramos en la oftalmología, el hecho de que su desarrollo tecnológico en los últimos tiempos la haya convertido en una especialidad tan compleja que resulta imposible ser ejercida en su totalidad por un único especialista capaz de dominar todas las técnicas diagnósticas, terapéuticas, quirúrgicas y además en todas las patologías la ha hecho ser beneficiaria en gran medida de las técnicas de inteligencia artificial (IA).

Los nuevos algoritmos disponibles en oftalmología ofrecen una rentabilidad diagnóstica y terapéutica muy parecida a la de un oftalmólogo experto en el tema y además la dinámica de estos algoritmos posibilitan la mejora y el aprendizaje con los nuevos casos que se van incorporando a la base de datos creando algo similar a lo que llamamos “experiencia”.

 

este editorial, pero sí se pueden dar unas pinceladas.

En el ámbito de la córnea se ha permitido establecer programas de detección de córneas no patológicas, pero con elevado riesgo de serlo si son sometidas a técnicas de cirugía refractiva. Incluso ha llevado a pronosticar las posibilidades de resultado satisfactorio en cada caso dependiendo de los datos previos recogidos en el sistema.

En la cirugía de catarata, el uso del Big Data se ha incluido en proyectos de registros como EUROQUO (European Registry of Quality Outcomes for Cataract and Refractive Surgery), el IRIS de la Academia Americana de Oftalmología (Intelligent Research in Sight) o ICHOM (International Consortium for Health Outcomes Measurement). La información aportada en estos registros de la ingente base de datos relacionados con la cirugía de catarata ofrece la posibilidad de identifificar las fortalezas y debilidades de los diferentes protocolos quirúrgicos, conocer los resultados reales en concepto de valor salud de la cirugía, y fifinalmente determinar estrategias de política sanitaria en la técnica quirúrgica que presenta el mayor número de intervenciones quirúrgicas en oftalmología en el mundo.

En el glaucoma, se han aplicado básicamente técnicas de “aprendizaje profundo” (Deep Learning DL) para obtener la identifificación automática de las imágenes de fondo de ojo, papila y excavación papilar y con el análisis de la base de datos obtenidas establecer criterios de normalidad y patología.

En las uveítis, se han podido establecer DDSS (Diagnostic Decision Support Systems) o sistemas de soporte a la decisión diagnóstica que permiten hacer el diagnóstico diferencial de forma automática basándose en sistemas computadorizados de forma que faciliten la decisión clínica del médico. Un ejemplo claro de esto es el UVEMASTER (Leading SHT, A Coruña, España) desarrollado para diagnóstico diferencial y apoyo en la decisión terapéutica en uveítis basado en una aplicación móvil para iOS y Android.

En el campo de la retina, la IA ha tenido un papel fundamental en el cribado de retinopatía diabética (RD). En las últimas décadas, el envejecimiento de la población y el aumento de la prevalencia de sobrepeso ha aumentado el número de revisiones anuales de retinopatía diabética, aumentando la carga de los sistemas de salud. Existen softwares que ofrecen la detección automática de RD basándose en sistemas automáticos de análisis de imagen de la retina. Dos ejemplos son RETMARKER Ltd y EyeArt que han demostrado tener una sensibilidad en la detección automática de la RD de un 85% y 93% respectivamente, muy similar a la de un experto en diabetes ocular. Estos programas permiten reducir la necesidad menso potencial para hacer
del personal entrenado y ampliar el acceso al cribado a un mayor número de pacientes.

Para la degeneración macular asociada a la edad (DMAE) existen disponibles en la actualidad tres grandes sistemas de recogida de datos y análisis de Big Data. El registro IRIS (Intelligent Research in Sight) de la AAO, MEDISOFT (United Kingdom) y la plataforma online Fight Retinal Blindness (Australia). Estos tres registros ofrecen la posibilidad en la práctica clínica de analizar los resultados y los recursos destinados con el fin de poder modificar si es necesario el modelo de diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.

La IA permite la segmentación automatizada de imágenes, el reconocimiento de patrones basados en árboles de decisión, la predicción de recurrencia y progresión más rápido que un humano y con una mayor base de datos como aprendizaje. Por ello, de la misma forma que se emplea la IA para analizar una imagen del fondo de ojo, se puede aplicar esta tecnología para analizar una tomografía de coherencia óptica macular en el caso de la degeneración macular asociada a la edad, otra patología que ha incrementado su prevalencia en las consultas de oftalmología debido a la mayor esperanza de vida de la pobla-
ción y a la disponibilidad de mejores tratamientos.

Como se puede ver hasta este momento la IA tiene un in una contribución positiva a la medicina y en especial a la oftalmología.

Y ahora surge la pregunta que está sobrevolando nuestras cabezas desde el primer abordaje de este tema: ¿la inteligencia artificial o las máquinas acabarán sustituyéndonos de forma definitiva?

El uso de IA y su aplicación a la salud conlleva una gran responsabilidad, tanto por el manejo de datos de pacientes como por la toma de decisiones sobre su diagnóstico y tratamiento.

Nick Bostrom, filósofo que dirige el Instituto para el Futuro de la Humanidad y el Centro de Investigación de Estrategia de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oxford, es una de las voces más críticas con los riesgos de la IA. Afirma que “no es difícil pensar en una inteligencia artificial que sea cada vez más poderosa cuyos objetivos no estén perfectamente alineados con los objetivos humanos”. Por ello, dado su impacto sobre los pacientes debemos establecer unos límites éticos claros y unas pautas morales exquisitas a la hora de diseñar estos modelos matemáticos.

Debemos tener en cuenta que la ética no es inherente a la IA, pero sí es propia de los humanos y nos debe distinguir y hacer responsables de las consecuencias e implicaciones morales que puedan tener los sistemas de IA que empleemos.

El problema fundamental que (EU) 2017/745 sobre equipos plantea el uso de herramientas basadas en IA al médico, es la correcta defifinición de la interacción hombre-máquina. Esta interacción debe defifinir qué procesos se realizarán con algoritmos de IA y cuáles no, y el grado de fifiabilidad que se otorga a los resultados. Para ello, y como sucede con cualquier otra herramienta que utiliza el oftalmólogo, éste debe conocerla en profundidad, siendo perfectamente consciente de sus aplicaciones y de sus limitaciones y adaptar sus decisiones a estas capacidades.
Es un hecho que las herramientas basadas en IA presentan ciertas reticencias en parte de la comunidad médica. Y no sin razón. Por un lado, programas basados en IA, sobre todo aquellos que incluyen procesos con cierto grado de aprendizaje mediante la optimización de diversos parámetros se encuentran con la difificultad de interpretar correctamente las relaciones de causalidad, lo que puede dar lugar a resultados absurdos. Por otro lado, estos programas son vistos como una caja negra de la que se obtienen unos datos de difícil interpretación por alguien no experto en la materia.

Sin embargo, estas reticencias deberían disminuir, ya que el hecho de que este software sea considerado como un equipo médico, implica los mismos estrictos controles antes de su introducción en el mercado que otros equipos médicos similares. En el caso de la Unión Europea, el nuevo Reglamento médicos supone un refuerzo de estos controles incluyendo una mayor trasparencia y trazabilidad de los equipos. En esta misma línea, las revistas de publicaciones médicas están exigiendo revelar los datos usados en la evaluación de software que utilicen herramientas de IA de forma que los resultados puedan ser reproducidos.

Pero en todos los casos, en último término, siempre será la decisión de los oftalmólogos cuándo, cómo y en qué grado se introducirán estas nuevas herramientas en los procesos de diagnóstico y tratamientos oftalmológicos.

No se puede olvidar que la propuesta diagnóstica y la opción terapéutica determinada por la IA al final tiene como receptor no a otra máquina sino al paciente y la demanda de éste sigue siendo cada vez más la de una atención humana de medicina personalizada. Hoy por hoy el objeto de nuestro ejercicio profesional sigue siendo el enfermo y no la enfermedad.

El conocimiento de las posibilidades y los límites de esta tecnología, el entenderla como una herramienta de trabajo capaz de realizar tareas específicas que actualmente requieren la intervención humana aumentará la eficiencia de nuestra práctica clínica, reducirá nuestra participación en tareas rutinarias y facilitará la dedicación y el tiempo que dedicamos a tratar a nuestros pacientes que sigue siendo el fin último de nuestra profesión.

Webinar conjunto entre ALACCSA-R y PAAO: Catarata con Glaucoma, mejores prácticas en qué hacer

Los esperamos este sábado 25 de julio en este Webinar, que contará con la participación del mejor panel de expertos. Continue Reading

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Serie imprescindibles: Dr. William De La Peña, liderazgo y visión

posted by adminalaccsa 9 junio, 2020 0 comments

Serie imprescindibles: Dr. William De La Peña, liderazgo y visión

Compartimos con nuestros lectores esta interesante entrevista publicada en la segunda edición 2020 de Review of Ophthalmology en Español que fue realizada al Dr. William De La Peña, reconocido visionario de la oftalmología. ¡Esperamos la disfruten! Continue Reading