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Noticiero Alaccsa-R

ArtículosCirugia RefractivaCórnea

Inquietudes generales de Córnea y Refractiva

posted by adminalaccsa 28 septiembre, 2020 0 comments

Inquietudes generales de Córnea y Refractiva


Coordinador:

Dr. Nicolás Fernández Meijide Argentina
Panelistas:
Dr. Patricio Grayeb – Argentina Dr. Oscar Mallo – Argentina


Contacto

Dr. Nicolás Fernández Meijide nicolas.fmeijide@gmail.com
Dr. Patricio Grayeb – patricio@grayeb.com.ar pgrayeb@yahoo.com
Dr. Oscar Mallo – omallo55@gmail.com

1.¿Realiza en algún caso excímer en una córnea con signos topográficos de queratocono incipiente? Es decir, ¿en casos con espesor mayor a 500um pero con algún quiebre del moño con asimetría IS?

Dr. Patricio Grayeb: Si observo signos de queratocono frustro o de riesgo de ectasia no realizo ningún tratamiento con fines refractivos ̈Primum non nocere ̈. Sin embargo, realizo tratamientos guiados por topografía, no superiores a las 30 micras, en conos incipientes combinados con crosslinking pero con la finalidad de corregir aberraciones de alto orden en pacientes con intolerancia a las lentes de contacto.

Dr. Oscar Mallo: En córneas con algún signo de irregularidad hemos tenido buena experiencia realizando cirugía excimer de superficie, asociándolo en el mismo acto con un crosslinking (CXL) tradicional según protocolo de Atenas descripto por el Dr. Kanellopoulos, siempre y cuando pueda realizar una ablación de menos de 50um. Si los espesores lo permiten utilizo ablación guiada por topografía en córneas irregulares. De otra forma prefiero la utilización de lentes intraoculares fáquicos.

2.¿Cuál es su técnica de preferencia para el manejo de astigmatismo regular menor a 6 D en un trasplante de córnea?

Dr. Patricio Grayeb: Con queratometrías inferiores a 47 D y astigmatismos regulares sin signos ectásicos mi técnica de elección es el LASIK. De todas formas, está demostrado que en estas córneas la respuesta cicatrizal es diferente al habitual y la incidencia de hipocorrecciones es mayor. En casos de irregularidad astigmática utilizo tratamientos transepiteliales guiados por topografía.

Dr. Oscar Mallo: La corrección de astigmatismos residuales en queratocono es un desafío por nuevo limbo creado en el área del trasplante. Las correcciones con cualquier método no son del todo previsibles como cuando operamos en córneas vírgenes. Si debo corregir, mi elección va a depender de la causa del trasplante corneal. En pacientes con queratocono si la corrección es menor a 3D realizo Protocolo de Atenas (PRK+CXL) para fortalecer también la córnea receptora y prevenir la ectasia de la unión. Si es más elevado prefiero colocar segmentos corneales por dentro del injerto para corregir parte del astigmatismo, y de quedar residual realizo protocolo de Atenas (PRK +CXL).

Si la causa fue una queratitis herpética corremos riesgo de reactivación a pesar del tratamiento preventivo con Aciclovir por lo que prefiero evitar el láser sobre la córnea. En astigmatismo posqueratoplastia prefiero no utilizar lentes intraoculares tóricos por la variabilidad que podría presentar este a largo plazo (posibilidad de re-trasplante, etc.)

3. ¿Cuánto valor le da a la edad como factor de riesgo de ectasia en el screening previo a cirugía refractiva? Si le da valor, ¿cuál es la edad mínima para considerar esta cirugía?

Dr. Patricio Grayeb: La edad es uno de los tantos factores a tener en cuenta. Lo aconsejable es tener por lo menos 2 años de estabilidad topográfica y refractiva documentada y en general eso ocurre después de los 23/25 años de edad.

Dr. Oscar Mallo: De acuerdo con los criterios descriptos por el Dr. Randleman tomo a la edad como un factor de riesgo. Considerando que luego de los 22 años el riesgo se reduce si no hay otros factores de riesgo agregado, mi punto de corte de referencia son los 23 años.

ArtículosCatarata

Innovaciones en Catarata

posted by adminalaccsa 28 septiembre, 2020 0 comments

Innovaciones en Catarata


Coordinador:

Dr. Virgilio Centurion – Brasil

Panelistas:

Dr. Ernesto Otero – Colombia Dr. Edgardo Carreño – Chile

Una de las innovaciones que más impactan en la calidad de vida de los pacientes operados de catarata es la corrección de la visión de cerca.

1.Como no existe una técnica única para la corrección de la visión de cerca, en su experiencia personal cuál es el porcentaje aproximado de las siguientes opciones de técnica que utiliza:
Dr. Ernesto Otero:
a. Monovisión: ___1___%
b. LIO trifocal: ___14___%
c. LIO EDOF: __18____%
d. No corrijo para cerca: __67___%

Comentarios: Resultados de revisión de implantes en mi práctica privada durante el 2018.

Edgardo Carreño:
a. Monovisión: 0%
b. LIO trifocal: 100%
c. LIO EDOF: 0%
d. No corrijo para cerca: 0%

Comentarios: En la actualidad la única técnica que utilizo para la corrección de la visión de cerca en los pacientes opera- dos de catarata es la implantación de una LIO trifocal. En este sentido, los resultados que hemos obtenido con PanOptix (5 años de experiencia con 1500 implantes realizados) han sido muy satisfactorios, con buena agudeza visual a toda distancia y un punto de visión intermedia óptimo a 60 cm que resulta muy cómodo para variadas actividades de la vida actual como, por ejemplo, trabajar frente a un computador.

Con respecto a las otras opciones que se mencionan, no soy partidario de emplear monovisión en estos casos y el LIO EDOF, de acuerdo a nuestra experiencia, no satisface las necesidades de visión cercana del paciente.

2. Como la prevalencia del astigmatismo en cirugía de catarata es elevada (> 80.0%) y como su influencia en la calidad de visión está comprobada, ¿cuál su técnica de elección para corregir astigmatismo y la visión de cerca?

Dr. Ernesto Otero:
a. LIO tórica monofocal
b. LIO tórica trifocal
c. LIO EDOF tórica
d. Queratotomía o incisión limbar relajante + LIO monofocal

Comentarios: b y c. Cuando voy a implantar una lente multifocal o EDOF, la corrección del astigmatismo es esencial. Esto es especialmente cierto en los lentes trifocales. De no hacerlo, el impacto en la calidad visual (MTF) y por ende satisfacción del paciente es enorme. La lente EDOF es un poco más benévola con el astigmatismo residual.

Dr. Edgardo Carreño
a. LIO tórica monofocal
b. LIO tórica trifocal
c. LIO EDOF tórica

d. Queratotomía o incisión limbar relajante + LIO monofocal

Dr. Ernesto Otero

Comentarios: Mi técnica de elección para corregir astigmatismo y visión de cerca en cirugía de catarata es la implantación de una LIO tórica trifocal (PanOptix tórica), excepto que exista una situación que contraindique este tipo de implante. Si ello ocurre, optamos por una LIO tórica monofocal que corrija el astigmatismo y permita obtener buena visión lejana, prescribiéndose luego anteojos para solucionar el problema de la visión cercana.

Respecto a las incisiones limbares relajantes, hemos dejado de utilizarlas hace ya largo tiempo porque, en nuestra experiencia, las lentes tóricas han demostrado ser más eficientes en el manejo del astigmatismo preoperatorio.

Considerando que el astigmatismo tiene gran impacto en la calidad de visión de los pacientes operados de catarata con implantes trifocales, es muy importante conseguir en todos los casos, el cilindro refractivo residual lo más bajo posible. Nuevas tecnologías y calculadores tóricos que consideran el astigmatismo de la cara posterior de la córnea, nos han permitido ir afinando cada vez más nuestros resultados.

3. En su rutina preoperatoria de cirugía de catarata, ¿informa a la mayoría de los pacientes la posibilidad de corrección de la visión para cerca?

Dr. Ernesto Otero:
a. Sí
b. No
c. Solo cuando el paciente pregunta

Dr. Edgardo Carreño

Comentarios: B. Solo cuando considero que el paciente es un buen candidato para corrección de visión cercana o el paciente pregunta y se encuentra motivado.

Dr. Edgardo Carreño:
a. Si
b. No
c. Solo cuando el paciente pregunta

Comentarios: Habitualmente informo a mis pacientes la posibilidad de corrección de la visión para cerca mediante la implantación de una LIO trifocal, dedicando todo el tiempo necesario para explicarles detalladamente tanto los beneficios e inconvenientes de este tipo de tratamiento como la necesidad de realizar una rigurosa evaluación preoperatoria, con toda la tecnología actualmente disponible, para descartar cualquier tipo de patología o alteración ocular que pudiese contraindicarlo.

Solamente no entrego esta información si el paciente ya es portador de una patología ocular severa que claramente contraindica la trifocalidad, o si presenta alguna condición especial (expectativas muy altas, personalidad obsesiva, ojo seco severo, conductor profesional) que me lleva a descartarlo como usuario de esta tecnología

ArtículosCirugia Refractiva

Casos complicados de cirugía refractiva

posted by adminalaccsa 28 septiembre, 2020 0 comments

Casos complicados de cirugía refractiva


Coordinadora:

Dra. Ángela María Gutiérrez – Colombia

Ponentes:

Dr. José Miguel Varas Torres – Ecuador Dr. Fernando Polit – Ecuador
Dr. Emilio Méndez – Colombia

En esta sesión de ALACCSA-R deseamos presentar unos casos complicados de cirugía refractiva o “el peor” caso de cirugía refractiva. Se trata de cirujanos con mucha experiencia que describen complicaciones que sucedieron en años recientes y que probablemente son muy infrecuentes y otras obedecen a la aplicación de nuevas tecnologías. A través de la descripción y demostración mediante fotos y videos, los presentadores invitados responderán a las preguntas que nos hacemos siempre que hay una complicación:

1Descripción de la complicación y ¿qué nos hace pensar que ha sido “uno de los peores casos” o uno de los más “complicados” de cirugía refractiva?
2¿Cómo se diagnosticó y qué manejo se le dio a la complicación?
3¿Cómo prevenir esta complicación? ¿Dejó algún aprendizaje?
Mi peor caso de cirugía refractiva. Haze post TransPRK
Autor: Dr. José Miguel Varas Torres

Se describe un paciente operado de TransPRK y Mitomicina C, utilizando esta última sustancia para evitar la cicatrización anómala. Monocularmente, se presenta un haze tardío que a pesar de los tratamientos adicionales, persiste durante el seguimiento. El caso está ilustrado con los estudios pre y posoperatorios.

Mi peor caso de cirugía refractiva de la córnea en la era del láser de femtosegundo
Autor: Dr. Fernando Polit H.

Se presenta un caso con una miopía bilateral en el que se planeó un procedimiento FLEx para su corrección. En el segundo ojo, se lleva a cabo una fotodisrupción irregular central y una pérdida de succión. Como consecuencia, se suspende el procedimiento. En esta presentación, se comenta cómo se corrige el defecto refractivo con una técnica sencilla alterna. Se acompaña de fotos y video.

Mi peor caso de cirugía refractiva: Macroestrías

Autor: Dr. Emilio Méndez A.

Se describe un caso de un paciente operado de LASIK con “macroestrías” en el disco corneal en el posoperatorio. Se hace un resumen del hallazgo y luego un análisis del tema. También se anexa el video que muestra cómo se solucionó la complicación.

Presentación de los ponentes Caso 1.
MI PEOR CASO DE CIRUGÍA REFRACTIVA
Dr. José Miguel Varas Torres

Contar las malas experiencias en nuestra práctica médica o quirúrgica nunca es algo agradable de presentar. Así como nuestro ego se enriquece narrando los éxitos que coleccionamos en nuestro ejercicio profesional, los fracasos y las complicaciones nos deprimen. La careta de optimismo que generalmente mostramos a nuestros pacientes cuando los intentos de mejorar una dolencia acaban en el fracaso, nos deprime. Paradójicamente lo sentimos aún más cuando el paciente se resigna en vez de increpar nuestro desatino.

Mi peor caso de cirugía refractiva lo padecí con un hombre de 32 años que en el año 2014 me consultó para la corrección de un astigmatismo miópico elevado que habitualmente debe corregirse con Femto Láser y zona óptica grande, pero en este caso, presentaba córneas de menos de 500 micras. Usé el Excimer AMARIS 750 de Schwind. Tenía buena experiencia con la técnica de TransPRK con Mitomicina C y en las ventajas de la nueva tecnología de “smart pulse”. Realicé una ablación corneal de ambos ojos siguiendo los pasos habituales que dictaba mi experiencia:

Ablación de epitelio y estroma en un solo paso, asumiendo un epitelio de 55 μ en el centro de la córnea, Mitomicina C al 0.02 % por 15 segundos, lavado y colocación de lentes de contacto terapéuticospor3días. Larefracción inicial, topografías preoperatorias y el protocolo de ablación se muestra en las figuras 1,2,3 y 4.Al cabo de dos semanas, el resultado fue espectacular, documentado en su refracción y topografía (Ver figuras 5, 6 y 7).

El paciente regresó al cabo de 1 año, con un haze leve que no presentaba en su posoperatorio próximo (de los 15 días). Se indicó medicación con Pred

nisolona en gotas al 1% por un mes en ambos ojos, que fue bien tolerado, sin hipertensión ocular. El haze desa- pareció en el ojo derecho, pero no ce- dió en el ojo izquierdo y el astigmatis- mo siguió aumentando en ambos ojos. (Ver figura. 8)

Al cabo de 2 años de la operación, ha- biendo comprobado la estabilidad de la refracción, resolví repetir la operación de transPRK en el ojo izquierdo (Ver fi- gura 9). Con esta segunda operación aspiraba a eliminar el haze remanente y lograr una rectificación de su defecto astigmático. Cumplí el mismo protocolo que en su primera intervención.

El resultado al cabo de 1 mes fue muy bueno (Ver figura 10). La visión sin corrección mejoró 4 líneas (de 20/80 a 20/30). Pero lamentablemente el efecto logrado se perdió totalmen- te en 3 meses.

El último control del paciente fue en julio de 2018, pocos meses antes de que contáramos con un OCT de polo ante- rior que permitiera estudiar el espesor del epitelio corneal.

Una síntesis de su evolución se muestra en las Figuras 11.

EPICRISIS

La regresión de los procedimientos refractivos con ablación de la córnea usando excimer láser son poco frecuen- tes en correcciones de miopía simple o miopía con astigmatismos menores de 3 dioptrías.

No sucede lo mismo en las hipermetro- pías o en astigmatismos hipermetró- picos, donde las regresiones son más frecuentes.

Los nuevos instrumentos de OCT permiten analizar no solo la topografía corneal anterior y posterior sino además estudiar el comportamiento compensatorio del epitelio corneal que se hipertrofia en las zonas de ablación subyacentes del parénquima corneal. En el caso de ablaciones por PRK, la hipertrofia del epitelio podría ser aún mayor que en LASIK o intra-corneales con láser de femtosegundo (SMILE).

Además del efecto de hipertrofia epitelial que trabaja siempre en contra del efecto de ablación que queremos lograr en forma estable, las ablaciones superficiales en algunas personas producen reacciones de fibrosis, que se manifiestan con haze y su presentación no siempre se controla con el uso de la mitomicina aplicada sobre el área cruenta al final de la operación.

En el caso que se presenta, el espesor corneal nos limitaba la capacidad de practicar LASIK sin llegar a un debilitamiento estructural de la córnea. Pero lo más frustrante del caso presentado es la regresión acelerada del buen efecto correctivo logrado al cabo del primer mes.

Caso 2.
Mi peor caso de cirugía refractiva de la córnea, en la era femtosegundos.
Dr. Fernando Polit

Se presenta el caso de una paciente de 34 años, con historia de miopía e intolerancia al uso de lentes de contacto. Su refracción registraba 3.25 D de miopía, tenía un cilindro corneal de 1D, con la regla, que era compensado con un astigmatismo lenticular (Ver figura 1). Su agudeza visual corregida lograba 20/20. Lo más relevante de su examen con el biomicroscopio era El estudio topométrico con el Pentacam mostró una queratometría promedio de 46.83 D, con un astigmastismo corneal posterior de 0.3 D. Su espesor central más delgado marcó 497 micras (Ver figura 2).

Según el análisis realizado con el Tensile Strength Pocket Calculator, vemos que el espesor residual quedaría aproximadamente en 339 micras, por lo que se decidió programarla para un FLEx (Femtosecond Lenticule Extraction). Los parámetros del tratamiento para el colgajo fueron: diámetro 7.50 mm, profundidad 115 micras, ángulo de la incisión a 90 grados, posición de la bisagra a 90 grados, ancho de la bisagra 3.27 mm; para el lentículo, zona óptica de 6.0 mm, espesor mínimo 15 micras, espesor máximo 59 micras (Ver figuras 3,4,5 y 6).

Durante la cirugía la paciente resultó muy aprensiva. El ojo derecho logró operarse sin inconvenientes, pero en la cirugía del ojo izquier do colapsó emocionalmente (Ver vídeo).

Durante la talla del lentículo, había ya movido y provocado una irregularidad central. Luego, termino de tallar el colgajo (Ver figuras 7 y 8).

Pero mientras realizaba el corte periférico del colgajo, movió el ojo hacia atrás, se soltó la interfaz, resultando en un corte periférico excéntrico. Causó preocupación ver que el borde de la incisión comprometiera el área visual (Ver figuras 9 y 10). El procedimiento fue abortado y se decidió esperar un tiempo prudencial para reintentar corregir su miopía. El perfil psicológico de la paciente no le permitió tolerar su diferencia refractiva entre ambos ojos y apuró la reintervención.

Al mes, en el examen topométrico no se hallaron alteraciones ni diferencias con el preoperatorio. Y bajo la lámpara de hendidura no se observaron huellas de ninguna acción quirúrgica. La densitometría corneal no mostraba ninguna cicatriz en su superficie, a diferencia del ojo derecho que recibió el FLEx y sí mostraba la cicatriz correspondiente al borde del colgajo (Ver figura 11).

Si se hubiera tratado de una paciente emocionalmente estable, se habría intentado una nueva cirugía femtolamelar. nica más amigable y procedimos con una QFR (Queratectomía Fotorrefractiva). 55 u del epitelio, más 36 u de la ablación, quedaba un espacio de 24 u antes de alcanzar el plano de la entrecara del colgajo previo (Ver figura 12).

Cinco semanas luego de la QFR se apreciaba turbidez subepitelial. A 112 micras de espesor la densitometría no mostraba índices elevados. Aunque el resultado refractivo fue favorable, al analizar la calidad óptica, la proporción de Strehl y la MTF se mostraron bajas en las mejores condiciones refractivas: 0.182 y 56.5% respectivamente.
(Ver figuras 13 y 14)

En comparación con el ojo contralateral que recibió el FLEx, en el que vemos una proporción de Strehl de 0.603 y una MTF de 95.1% (Ver figura 15).

A las nueve semanas pos QFR, la córnea central presentaba turbidez leve, y su agudeza visual alcanzó 20/20sin corrección (Ver Figura 16).

Discusión

En la técnica FLEx, el láser de Femtosegundos crea un lentículo intraestromal de 6.0 mm de diámetro, seguido de un colgajo de 7.5 mm con su respectivo corte periférico. Se extrae el lentículo, a cielo abierto, y se repone el colgajo.1-2 Los lentículos son regulares; la recuperación clínica, precoz. FLEx, si bien se basa en la ley de espesores,3 representa una versión lasérica de la queratomileusis in situ, de Barraquer y Ruiz. 4-5

En este caso, si la interfaz no se hubiera soltado, se habría podido realizar el corte del colgajo corneal. No obstante, al retirar el lentículo se habría encontrado una superficie irregular en la zona óptica, consecuencia del movimiento del ojo durante la talla refractiva, que podría haber resultado en una mala agudeza visual. Tal vez, esto habría sido un motivo suficiente para decidir abortar la cirugía.

En otros procedimientos de cirugía refractiva lamelar, al realizar la densitometría corneal se observa con mucha preci-sión el borde del colgajo. En este caso abortado, luego de un mes de la cirugía, no se notaba ninguna cicatriz. Es probable que la marca del borde del colgajo corneal, que resultó excéntrica y que parecía comprometer la zona óptica, en realidad no haya alcanzado la profundidad programada, esto es que penetró únicamente el epitelio corneal. La decisión de realizar una ablación de superficie fue acertada y el posoperatorio cursó sin inconvenientes, logrando restaurar su agudeza visual sin corrección óptica. Este caso nos recuerda que la tecnología de láser de femtosegundos no está exenta de complicaciones.6 No obstante, ante un corte fallido del colgajo por pérdida de la succión las posibilidades de causar secue

las visuales definitivas son escasas, historia que no podríamos contar del microquerátomo.

Caso 3.

Caso clínico macroestrías

Dr. Emilio Méndez

Paciente de 28 años de edad.

Antecedentes médicos negativos. Hobby: levantamiento de pesas.

Error refractivo OD _250-100 x 10 OI -250 -075 x 170

Se realiza LASIK AO.

Primer control posoperatorio anota per- dida severa de visión por AO.

AV SC cuenta dedos AO.

BIO ODI pliegues marcados de ambos “flaps” como “papel arrugado”.

Se lleva a cirugía, se coloca sutura de nylon a la mitad de espesor, una en cada cuadrante de la córnea y se retiran al quinto día.

Al día siguiente de la sutura ya se ob- serva desaparición completa de los pliegues y recuperación de la AV SC OD 20/20 OI 20/20. (Ver video caso clínico macroestrías https://youtu. be/Wc1HXYh6C7Q)

Referencias Caso Dr. Fernando Polit.

  1. Sekundo W, Kunert K, Russmann C, Gille A, Bissmann W, Stobrawa G, Sticker M, Bischoff M, Blum M: First efficacy and safety study of femtose- cond lenticule extraction for the correction of myopia – Six-month results. J Cataract Refract Surg 2008, 34:1513–1520.
  2. Blum M, Flach A, Kunert, K, Sekundo W. Five-year results of refractive lenticule extraction. J Cataract Refract Surg. 2014 Sep;40(9):1425-9.
  3. Barraquer JI. Conducta de la córnea frente a los cambios de espesor. Arch Soc Am Oftal Optom 1964;5:81
  4. Barraquer JI (1996) The history and evolution of keratomileusis. Int Oph- thalmol Clin 36:1–7
  5. Arenas E, Sanchez JC, Naranjo JP, Hernandez A. Myopic keratomileusis in situ: A preliminary report. J Cataract Refract Surg-Vol 17, July 1991
  6. Ramirez A, Ramirez T, Navas A, Graue E. Refractive Lenticule Extraction Complications. Cornea 2015;34(Suppl):S65–S67

 

ArtículosCatarata

Síndrome de UGH

posted by adminalaccsa 28 septiembre, 2020 0 comments

Síndrome de UGH


Coordinadores:

Dr. Carlos Palomino – España
Dr. Ricardo Cuiña Sardiña – España Panelistas:
Dr. Miguel Srur – Chile
Dr. Eduardo Chávez – México


El síndrome uveítis-glaucoma-hipema (UGH) fue descrito originalmente en 1978 como una complicación del roce de las lentes intraoculares con las estructuras del segmento anterior del ojo, en relación con su diseño y su posición1.

Puede ocasionar una amplia gama de manifestaciones clínicas, incluyendo inflamación de la cámara anterior y dispersión del pigmento, aumento de la presión intraocular (PIO), hipema o microhipema y hemorragia vítrea.

La patogénesis del síndrome de UGH se atribuye al rozamiento del iris por el implante de la lente como resultado de un ajuste pobre, un diseño deficiente o un mal posicionamiento.

El síndrome se asoció clásicamente con LIOs de cámara anterior de primera generación mal colocadas1. Posteriormente, se ha asociado con LIOs acrílicas de una sola pieza colocadas en el surco ciliar2. Más recientemente se han descrito casos de UGH con LIOs acrílicas monobloque en saco3.

La biomicroscopía ultrasónica proporciona información adicional al examen de la lámpara de hendidura y es muy valiosa para evaluar el segmento anterior y la posición de las lentes intraoculares. (Ver figura 2)

Varón de 44 años remitido en junio del 2014 por disminución de AV en OI y ojo rojo.

Antecedente de miopía magna, pseudofaquia en ambos ojos (2013) y DR en OD (2014).
AV de 0,1 en OD y 0,4 en OI.

En la exploración se observa LIO con desplazamiento inferior, microhipema, con tyndall denso hemático y una PIO de 38 mmHg.

Respuesta con tratamiento cicloplégico, antiinflamatorio e hipotensor.

Episodios recidivantes, casi mensuales. Fue diagnosticado de síndrome UGH. (Ver figuras 3, 4 y 5)
(Ver video 1 y video 2)

Tras el cambio de LIO se aprecia LIO en sulcus desplazada inferiormente (Ver figura 6).
Dos nuevos episodios de UGH en los 2 meses siguientes a la cirugía (Ver figura 7).

Desenlace del caso

Se realizó cambio de LIO de 3 piezas por Artisan (Ver video 3). Con la LIO de CA, se tuvo seis meses “de tranquilidad” (AV OI 0,9). (Ver figura 8)

En este caso, la uveítis estaría producida por una fijación inestable de la LIO en sulcus, con una excesiva movilidad de la misma, contacto y roce con tejido uveal y ruptura de la barrera hematoacuosa.

La sustitución de lente monobloque por una de 3 piezas no fue suficiente para una estabilización adecuada de la lente.
El cambio por una lente de fijación iridiana en cámara anterior permitió evitar el estrés proinflamatorio que ocasionaban las de cámara posterior.

Preguntas del caso
En caso de rotura de la cápsula posterior sin posibilidad de poder colocar una lente en el saco y no teniendo posibilidad de tener en ese momento una lente de tres piezas para el sulcus ¿Qué conducta seguiríais?
Dr. Miguel Srur: Si el lente que estamos implantando es de una pieza y la ruptura capsular es pequeña, sin pérdida de vítreo y la estructura del saco se mantiene, entonces el mismo lente de una pieza que coloco habitualmente, en el saco.
Si la ruptura es más grande, pero la estructura del saco se mantiene y con una capsulorrexis intacta, implanto un LIO de 3 piezas con captura de la óptica en la rhexis, modificando la potencia del LIO de acuerdo a la tabla Bag/Sulcus del Dr. Warren Hill.
Si el desgarro es grande y se pierde el soporte capsular, entonces fijo un LIO de 3 piezas en cámara posterior con la técnica de Yamane.

Si no se dispusiera de LIO de 3 piezas, coloco un LIO Artisan de Afaquia retropupilar, pero si tampoco lo hubiera, entonces no coloco nada y lo difiero para un implante de 3 piezas en un segundo tiempo.

Dr. Eduardo Chávez: Bajo estas circunstancias haría algunas consideraciones. El manejo correcto de la ruptura en caso de la presencia de vítreo, si es la vitrectomía desde cámara anterior, con vacíos bajos y corte rápido, recordando que estamos manipulando la base del vítreo. Si se escaparon restos hacia cámara posterior, vitrectomía vía pars plana. No perdería de vista qué tan traumática fue mi cirugía y la resolución de la ruptura.

Supongo que la pregunta es en forma general y no se trata de este caso específico. Entendería que se conserva el 100% del remanente de la capsulorrexis circular continua (CCC) anterior. Siendo así y explicando al paciente los hechos dejaría para un segundo momento el implante secundario.

En el caso que os he presentado ¿Qué conducta hubierais elegido? ¿Lente su- turada, la conducta que yo elegí, o al- guna elección diferente?

Dr. Miguel Srur: Disponiendo de un LIO de 3 piezas lo habría colocado de preferencia, como lo expliqué anteriormente, y si no lo hubiera el im- plante del LIO Artisan de afaquia fue la mejor op- ción para mi gusto en este caso cuando la técnica la tenemos bien depurada. Si uno no tiene mucha experiencia, durante la fijación iridiana de las asas, es importante no manipular mucho el iris, que en estos casos ya es más friable, con vasos más con- gestionados y mayor riesgo de sangramiento.

Podríamos discutir si haberlo colocado por delan- te o por detrás del iris.

Dr. Eduardo Chávez: Pensaría que, aunque existen efectivamente algunas alternativas, por el tipo de caso (miopía magna) sería conservador.

Me explico. Primero: El paciente tiene un ojo muy grande. Segundo: Ya tiene historia de desprendi- miento de retina (DR) en el otro ojo. Tercero: Ya manipulé la base del vítreo. Lo que pudiera ser una alternativa de fijación a esclera en este caso no lo recomiendo por estos antecedentes, ade- más de que existe la posibilidad en estas diferen- tes técnicas descritas de dejar la lente inclinada, perpetuando el síndrome.

Un lente de cámara anterior (CA) tipo Kelman aun- que aún lo considero válido en algunos casos, es- pecíficamente en este creo que a pesar de su mejor diseño pudiera quedar “corto” ya que se trata de un ojo de dimensiones extremas, no lo haría. Creo que la decisión de Carlos fue la mejor y prueba de ello es que tiene varios meses con el ojo “frio”.

Muchas gracias por la invitación y felicida- des, gran caso.

Referencias del caso Dr. Palomino y Dr. Cuiña

  1. EllingsonFT.The uveitis-glaucoma-hyphema syndrome associ ated with the Mark VIII anterior chamber lens implant. Am Intra-Ocular Implant Soc J 1978; 4(2):50– 53
  2. Chang DF, Masket S, Miller KM, Braga-Mele R, Little BC, Mamalis N, Oetting TA, Packer M; for the ASCRS Cataract Clinical Committee. Complications of sulcus placement of single-piece acrylic intraocular lenses; re- commendations for backup IOL implantation following posterior capsule rupture. J Cataract Refract Surg 2009; 35:1445–1458
  3. Boutboul S, Letaief I, Lalloum F, Puech M, Borderie V, Laroche L. Pigmentary glaucoma secondary to in-the- bag intra- ocular lens implantation. J Cataract Refract Surg 2008; 34:1595–1597

Innovación en Refractiva Corneal: un análisis sincero


Contacto

Dr. César Carriazo – ccarriazo@carriazo.com

La pandemia nos obligó hacer un alto en el camino y a valorar mucho más los pequeños detalles de la vida. Con ello también nos abrió más tiempo a tener espacios de pensamiento que pueden terminar en encontrar soluciones en nuestra profesión; en otras palabras, “los espacios de pensamiento son la antesala de la innovación“.

Para aquéllos que amamos la córnea y la refractiva nos hemos deleitado en los últimos años con múltiples innovaciones. Hoy operamos la córnea con mucha tranquilidad gracias a los avances en las plataformas diagnósticas como las cámaras con tecnología Scheimpflug, los tomógrafos y el conocimiento de la histéresis corneal que nos han permitido detectar alteraciones tempranas de la biomecánica corneal, entender el rol del epitelio y su papel compensatorio ante los cambios de espesores.
Si hacemos historia podemos decir que cuando pasamos de la queratotomía radial al excimer láser ganamos en predictibilidad, calidad visual, seguridad y estabilidad. No hubo duda, todos migramos a usar el excimer láser y hoy hemos logrado un éxito inimaginable en todas las plataformas.

Lo mismo pasó en el salto de las ayudas diagnósticas, pasamos de los anillos de plácido a las cámaras Scheimpflug y los tomógrafos.

Caso contrario pasó en un principio con los láseres de femtosegundo, los cuales inicialmente tuvieron muy poca utilidad en nuestra práctica. ¿Por qué? Inicialmente hicieron una máquina de femtosegundo solo para realizar flaps corneales y otro tipo de máquina de femtosegundo diferente para hacer los pasos iniciales de la cirugía de facoemulsificación. Pero ninguna de estas dos alternativas nos aportaba mayores beneficios a los médicos expertos en hacer LASIK con microquerátomo ni a los cirujanos de cataratas expertos en facoemulsificación.

Hoy en día, la situación ha cambiado, y el femtosegundo se transformó para convertirse en una tecnología altamente versátil, puesto que una sola máquina nos brinda múltiples alternativas de tratamiento con altísima predictibilidad. A través de un solo dispositivo podemos hacer flaps, túneles, queratoplastias, pockets, queratectomías intraestromales, remodelación corneal, incisiones corneales, capsulorrexis, faco fragmentación, y muchas otras nuevas innovaciones que seguramente veremos pronto.
En mi opinión toda institución donde se haga cirugía refractiva debería tener tecnología de femtosegundo. Ayudados por todas estas tecnologías hoy la córnea sigue siendo la reina de la cirugía refractiva para corregir los defectos miópicos, hipermetrópicos y astigmáticos medianos y bajos.

No ha pasado lo mismo con el tratamiento de la presbicia en la córnea, que empezó con mucha fuerza ofreciéndonos dife- rentes ablaciones multifocales y quera- tofaquias (lentes intracorneales); siendo realistas creo que los resultados no han sido los esperados en la permanencia de la efectividad a través del tiempo.

La razón de que estas ablaciones multifocales en la córnea no tengan muchos adeptos es porque dichas ablaciones son estáticas en el tiempo y siendo la presbicia progresiva los pacientes operados con esta tecnología pierden día a día la capacidad de enfoque ganada en la cirugía. La córnea sufre un cambio estático que no acompaña el cambio dinámico al que está sujeto el sistema acomodaticio con el paso del tiempo. Además, la calidad visual cercana e intermedia lograda es inferior a las otras alternativas intraoculares que existen hoy en día.

Esta diferencia es debido a que el láser fotoablaciona la córnea con un spot pro- medio de 500 micras. Por esta razón, el resultado obtenido no es comparable con los anillos difractivos, que traen los lentes multifocales. Estos últimos tienen muy pocas micras en sus saltos difractivos, casi indetectables a los aparatos diagnósticos. Esta limitación del láser hace la gran diferencia entre un tallado refractivo corneal y un tallado difractivo de un lente intraocular. Además, aunque hipotéticamente logremos reducir el spot del láser y tallar estos saltos micrométricos en la córnea, tendríamos la limitación del epitelio. No podemos olvidar la capacidad reparadora y compensatoria de las células epiteliales que harían perder una gran parte del poder difractivo tallado.

Aunque se sigue tratando de mejorar e innovar en corregir la presbicia en la córnea, estoy convencido que no es el sitio adecuado para su corrección y al no ser tratamientos reversibles reales, me llenan de escepticismo. Por eso creo que en este campo el camino a recorrer es realizar un procedimiento intraocular.

Es imposible hablar de refractiva corneal sin mencionar al queratocono. Este siempre ha sido un desafío tanto en su diagnóstico precoz como en su manejo integral para lo cual, hemos dado pasos agigantados en los últimos años.

Comenzando por el diagnóstico, hemos avanzado bastante en la detección temprana ayudados por los nuevos índices de queratocono dentro de los que podemos resaltar los de Berlín-Ambrosio, además del perfeccionamiento y la aparición de nuevas tecnologías que han contribuido, y siguen contribuyendo, a la detección temprana de la enfermedad.

Sin duda alguna, el crosslinking desde su aplicación se convirtió en nuestro gran aliado a la hora de detener la progresión del queratocono diagnosticado de novo y como terapia ideal coadyuvante en tratamientos refractivos personalizados.

Esto nos ha dado la oportunidad de afinar el target de los tratamientos al poder corregir los defectos refractivos. Además, el entendimiento del componente inflamatorio como base fundamental del queratocono nos ha ampliado el horizonte de posibilidades a la hora de comprender su curso clínico y realizar tratamientos diferentes, precoces, más oportunos, evitando llegar a estadíos avanzados de la enfermedad.

Mirando hacia un futuro, no muy lejano, creo que la terapiagénica se abrirá un espacio en el diagnóstico y tratamiento individualizado de la enfermedad.

Los implantes de anillos intracorneales han sido y siguen siendo una alternativa para la regularización del astigmatismo irregular característico del queratocono. Asimismo, encontramos la gran alternativa de compensar refractivamente la ametropía de este tipo de pacientes, mediante el implante de lentes fáquicas o fotoablativamente en estadíos iniciales con el uso de excimer láser.

En las opciones descritas de tratamiento hemos aprendido que cada uno de ellos tiene un comportamiento biomecánico diferente. El mecanismo de aplanamiento del crosslinking se produce por la “contracción” de las lamelas estromales. Esto permite que el estroma se torne más rígido y en muchos casos se genere un aplanamiento.

En cuanto a la corrección refractiva corneal, especialmente con láser, su comportamiento biomecánico obedece a la “Ley de espesores” del Dr. José Ignacio Barraquer, la cual nos dice: “Si quitamos tejido en la periferia o le adicionamos en el centro, incurvamos la córnea” y, contrariamente, “Si quitamos tejido en el centro o adicionamos en la periferia, aplanamos la córnea”. Esta es una forma de “tallar o esculpir” con o sin adición de tejido la estructura anterior de la córnea.

Sin embargo, los estudios de Barraquer y sus hallazgos se basaron en córneas sanas sobre las cuales se planeaba modificar su cara anterior con fines refractivos. Por lo tanto, esta “Ley de Espesores” no es aplicable a todas las córneas con queratocono. Aquellas córneas inestables y/o débiles no obedecen a esta ley.

En cuanto a los anillos intracorneales que implantamos hoy en día, no responden tampoco en esencia a la Ley del Dr. Barraquer. En estos casos aunque hay adición de tejido su efecto es por “tensión en la deformación” generado en el estroma posterior, y el consecuente aplanamiento de las capas anteriores. Por último quiero destacar especialmente una nueva alternativa qui rúrgica para tratar la ectasia corneal, que hemos llamado “Remodelación corneal” (Corneal Remodeling). Esta técnica basa su efecto en un concepto novedoso que se aparta del concepto de “contracción lamelar” -observada en el crosslinking-, del “tallado o esculpido” -fundamentado en la ley de espesoresy de la “deformación por tensión” -observada en los anillos-. Se basa en el “estiramiento corneal”, el cual es la esencia del procedimiento. Los resultados observados estirando personalizadamente la córnea nos alientan a pensar que se convierte en un procedimiento alternativo muy prometedor entre las herramientas del presente y el futuro. Este nuevo instrumento terapéutico resulta eficiente para el manejo óptico y refractivo del queratocono. Una de sus grandes ventajas es la zona óptica amplia y despejada, que permite modificar las aberraciones ópticas y apuntar a la recuperación de la calidad visual.

Para terminar esta editorial, debo decir que no debemos tomar cada técnica como una entidad de tratamiento aislada, o separada, sino más bien, como un conjunto combinable y elástico, susceptible de ser acoplado en una o varias modalidades. Una, dos o más de estas alternativas pueden ser indicadas simultáneamente, o en forma diferida. En mi experiencia, el resultado de la combinatoria de terapias suele ser muy positivo en aras de realizar un manejo óptico y bioestructural de las diferentes enfermedades con componente refractivo.

 

Avances tecnológicos de lentes intraoculares para la cirugía de catarata



Dr. Luis Izquierdo Jr. – Perú

Dr. Vicente Morín – México

Hasta el momento hemos sido testigos de grandes avances en la cirugía de catarata, comenzando desde hace 71 años que fue implantada la primera lente intraocular por Ridley en el St. Thomas Hospital de Londres.

La tecnología de los lentes intraoculares, ha ido mejorando en los materiales y también en su diseño, comenzando con la aparición de los LIOs asféricos en el 2001, después en el 2005 apareció por primera vez la tecnología EDOF (Extended Depth of Focus), hasta el 2016 que la FDA aprobó el primer LIO EDOF difractivo1.

Con estos avances tecnológicos los antiguos lentes esféricos fueron transformándose a lentes asféricos, y estos están evolucionando para alcanzar un mayor rango de visión extendida, es así como las plataformas AcrySof IQ Vivity de Alcon y TECNIS Eyhance de Johnson & Johnson han logrado ofrecer nuevas opciones de visión en el tratamiento de catarata y presbicia.
En esta ocasión vamos a comentar acerca de dos lentes intraoculares que se están destacando y posicionando mundialmente, se trata del lente AcrySof IQ Vivity® de Alcon y el TECNIS Eyhance® de Johnson & Johnson.

AcrySof® IQ Vivity®, es la última innovación en lentes intraoculares de corrección de presbicia de Alcon. Esta es la primera LIO de rango de visión extendida que utiliza un diseño no difractivo llamado tecnología X-WAVE TM 4.(Ver figura 1)

La tecnología no difractiva de Vivity® utiliza dos elementos de transición de superficie lisa en la superficie anterior de la LIO que funcionan simultáneamente para crear un rango de visión continuo y extendido en lugar de puntos focales separados, con un perfil de disfotopsias comparable a un lente monofocal4.

IQ Vivity® es un lente acrílico hidrofóbico de una pieza biconvexo, teniendo una aberración esférica -0.2micras con filtro UV y luz azul, cuenta bordes cuadrados y el diámetro total es de 13.0 mm, su diámetro óptico es de 6.0 mm. Actualmente solo está disponible en potencias de +15 D a +25 D, en pasos de 0.5-D (Ver figura 2).

Alcon refiere que Vivity® permite una visión de alta calidad en distancias lejanas e intermedias, así como una visión funcional de cerca. Este lente está disponible también para corrección de astigmatismo en su plataforma tórica con un margen de hasta 3 dioptrías de cilindro en plano del lente2.

Por lo que Vivity® se posiciona como un EDOF con los beneficios de la disminución considerable de los fenómenos fotópticos después de su colocación, logrando grandes resultados de satisfacción visual de los pacientes.

Por otro lado, tenemos al Eyhance®, que si bien no cumple con todos los criterios para denominarse EDOF7,8, aporta una visión intermedia muy buena comparada con otras plataformas de lentes intraoculares como lo muestran las tablas pubicadas por Mencucci et al6. (Ver tabla 1)

La LIO TECNIS Eyhance®, modelo ICB00, es una lente de cámara posterior plegable de acrílico hidrofóbico de una pieza biconvexo, con una aberración esférica -0.27micras y de bordes cuadrados, su diámetro total es de 13.0 mm y un diámetro óptico de 6.0 mm. disponible en potencias de +5 D a +34 D, en pasos de 0.5-D.

Esta tecnología logra un aumento local y continuo de potencia que va de la periferia hasta el centro de la óptica, el cual tiene una superficie posterior esférica y una superficie anterior asférica modificada, logrando una hiperprolatidad y con eso aumentar la profundidad del foco lo que proporciona una visión intermedia mejorada en comparación con una LIO monofocal asférica estándar.6 Según la compañía, las disfotopsias son comparables a una LIO monofocal asférica estándar pues compensan la aberración corneal asférica.

En nuestra experiencia, en el instituto hemos visto los beneficios de esta tecnología colocando esta nueva plataforma en nuestros pacientes, por lo que le denominamos como un monofocal plus. Así como en un momento hubo el cambio de lentes monofocales esféricos a asféricos, pensamos que va haber un cambio de lentes asféricos a lentes hiperprolatos que den un rango de visión extendida, logrando con eso un nuevo estándar de visión a distancia junto con una visión intermedia a nuestros pacientes.

 

Bibliografia

  1. FDA. Press release. 2016. https://www.fda.gov/newsevents/ newsroom/pressannouncements/ucm511446.htm
  2. FDA. 2020. https://www.fda.gov/medical-devices/recent- ly-approved-devices/acrysoftm-iq-vivitytm-extended-vi- sion-intraocular-lens-iol-model-dft015-acrysoftm-iq-vivi- tytm-toric
  3. Johnson&JohnsonVision.ClinicalandPracticalConsiderationfo- rExtendedDepthofFocusIOLs, April 2017;
  4. Alcon Data on file, 2019. https://www.reviewofophthalmolo- gy.com/CMSDocuments/2017/05/AMO_SHEDDi.pdf
  5. Rita Mencucci, MD, Michela Cennamo, MD, Da- niel Venturi, MD, Roberto Vignapiano, MD, Eleo- nora Favuzza, MD Visual outcome, optical quali- ty, and patient satisfaction with a new monofocal IOL, enhanced for intermediate vision: preliminary results
  6. MacRae S et al. Ophthalmology 2017;124:139 8. American National Standards Institute, Inc. ANSI Z80.35-2018.
  7. American National Standard for Ophthalmics – Extended Depth of Focus Intraocular Lenses. 2019

La inteligencia artificial (IA) en la oftalmología


Dr. Mauro Campos Brasil


Contacto

Dr. Mauro Campos – mscampos@uol.com.br

Introducción

La inteligencia artificial (IA) implica la realización de tareas por parte de una computadora como si fuera un ser humano. Con el uso de algoritmos especializados, la computadora (hardware o software) es capaz de reconocer a personas, traducir idiomas en tiempo real, conducir vehículos u obedecer a comandos de voz, como ya lo hacen Siri, Alexa o Cortana. En nuestra vida diaria, la presencia de la IA se vuelve cada vez más común con el desarrollo de procesadores de alta capacidad, almacenamiento en la nube y big data, los cuales han sido avances tecnológicos necesarios para su desarrollo.

Un diagnóstico o una decisión médica no se basa en un solo síntoma o signo de la enfermedad. En general, el proceso de toma de decisiones se basa en el apren ción. Sin embargo, en algunos

dizaje, experiencias anteriores acumuladas desde la escuela de medicina hasta la práctica clínica diaria, enriquecida por la experiencia de otros profesionales, que nos es transmitida por trabajos científificos o incluso opiniones informales. Este conjunto de informaciones, al que asignamos diferentes pesos o valores, contribuye al proceso de toma de decisiones. Un paciente con pérdida visual repentina, ojos rojos y dolorosos puede tener glaucoma agudo en presencia de pupilas dilatadas o uveítis en presencia de una reacción en cámara anterior o sinequias. Los médicos experimentados son más capaces de hacer el diagnóstico correcto que los profesionales jóvenes, simplemente porque tienen un mayor volumen de información acumulada a lo largo de sus años profesionales.

Las decisiones no se basan en un único dato. Un ejemplo clásico es la presión ocular. De manera aislada, será difícil diagnosticar glaucoma en un paciente con una PIO de 21 mmHg. Por sí sola, la PIO no establece una diferencia entre los que padecen o no glaucoma. Para hacer este diagnóstico, buscamos otra información para agregar la medición de PIO, por ejemplo, la excavación del disco óptico. Sin lugar a dudas, la capacidad discriminativa (exista o no la enfermedad) mejora con la información sobre la excava casos puede no ser sufificiente o entonces existen pacientes con PIO de 21 mmHg, nervios ópticos más grandes con excavación papilar que no padecen la enfermedad. En tal caso, son necesarios recursos o pruebas de diagnóstico más complejos, por ejemplo, un test de sobrecarga hídrica o una evaluación del grosor de la capa de fifibra nerviosa. A medida que esta decisión se vuelve aún más compleja, es necesaria una mayor capacitación profesional. Lo mismo sucedió con el desarrollo de la IA.
Aunque el término IA surgió en la década de 1950, solo en las últimas décadas este concepto se ha asociado a nuestra vida cotidiana. El término IA abarca técnicas de desarrollo tales como redes neuronales (neural networks), aprendizaje automático (machine learning) o aprendizaje profundo (deep learning). El desarrollo de cualquier método de IA implica fuentes de datos limpias y organizadas (p.ej: un conjunto de pruebas OCT macular), y la elección de un sistema de IA, como las redes neuronales convolucionales para el entrenamiento, validación y prueba. Los mismos pacientes utilizados en el entrenamiento y las pruebas no pueden utilizarse en la validación.

La evaluación del desempeño de un método de diagnóstico basado en IA se realiza mediante la comparación del diagnóstico del gold standard versus la IA en una curva ROC. Los oftalmólogos están familiarizados con estas curvas en la comparación de métodos de diagnóstico. El área bajo la curva (AUC) es el parámetro estadístico más utilizado en esta evaluación.
Hasta la fecha, se han publicado más de 300 artículos sobre IA en la literatura oftalmológica, principalmente sobre retinopatía diabética, glaucoma, degeneración macular asociada a la edad y cataratas. En el queratocono, los métodos han avanzado y gracias al uso de la asociación de equipos, tales como topógrafos, tomógrafos y equipos biomecánicos, han desarrollado análisis multimodales.

La IA abarca una serie de productos, como computadoras que realizan diagnósticos médicos, robótica, sistemas especializados y procesamiento del habla.
Los métodos más utilizados de IA son:
Redes neuronales

En oftalmología, una de las primeras formas de presentación de la IA fueron las redes neuronales utilizadas en topógrafos corneales en el diagnóstico de astigmatismo regular e irregular y, en segundo lugar, el queratocono. Las redes neuronales se crean con base en un análisis discriminativo, es decir, si existe o no la enfermedad. En el desarrollo de una red neuronal, una población de portadores de la enfermedad identificada a través de un método gold standard o por un especialista en el método de diagnóstico le enseñará a la red si esa prueba es o no característica de una enfermedad en particular. A partir de este conocimiento, la máquina podrá determinar cuál es la probabilidad de que una determinada prueba o examen sea identificado como portador de la enfermedad. Durante años hemos utilizado topógrafos que han sugerido diagnósticos y sus respectivas probabilidades.

En nuestro ejemplo de topografía de Plácido y de queratocono, las primeras redes neuronales utilizaron datos simples como queratometría mayor que 47.5D, asimetrías de curvatura superior e inferior, desplazamiento del punto de elevación. Estos datos se ingresan a la red como datos de entrada y el sistema de IA, al analizar una imagen, considerará la entrada y producirá una salida, con el diagnóstico más probable. Hay que considerar que se le ha enseñado a la computadora a cuantificar cada uno de los datos, a asignar peso o importancia e identificar estos datos en los nuevos exámenes, para arrojar un resultado, por ejemplo, un 75% de probabilidad de que sea queratocono. Al validar el método, se debe revisar la salida para verificar su precisión.
Conventional Machine Learning, Machine Learning y Deep Learning

Siri, de Apple, fue desarrollada usando DL con el uso de comando de voz. En medicina, especialmente en los últimos años, estas estra

tegias se desarrollan para el análisis histopatológico en cáncer de mama, clasifificación de cáncer de piel, detec- ción de cáncer de pulmón, entre otros. En oftalmología, los artículos de esta naturaleza aparecen en 2017, inicial- mente sobre retinopatía diabética.

El aprendizaje automático conven- cional puede ser llevado a cabo por medio de varias técnicas, árboles de decisión (normalmente vistos en dia- gramas de flflujo, basados en respues- tas afifirmativas o negativas), bosques aleatorios (como si se construyera un consenso), support vector machines (basadas en probabilidades) entre otros. La elección de cualquiera de los métodos está basada en la aserti- vidad durante las pruebas.

En el aprendizaje automático, el proce- so inicial es similar a la red neuronal, por medio del ingreso de datos ya co- nocidos, informe de la importancia de cada una de las características y moni- toreo de sus salidas. Los cambios en el diseño original pueden ser necesa- rios en la optimización del proceso.

A diferencia de la red neuronal, ML y DL permiten información de varias fuentes, no solo una retinografía sino también un OCT e incluyen progresi- vamente más datos, lo cual permite que la máquina reciba la evaluación de su trabajo para que, de manera casi independiente o incluso indepen- dientemente, identififique variables o datos, previamente imperceptibles o clínicamente ignorados, contribuyen- do a la optimización de sus resultados.

En un caso de DMAE húmeda, ini- cialmente, un grupo de especialistas realiza el diseño de las lesiones en la computadora,

sobre la existencia de drusas, hemorragias, exudados. Los lí- mites normales entre áreas sa- nasyenfermassondefifinidos fácilmente. Con el desarrollo del método, nuevas variables son tomadas en consideración hasta que la máquina es capaz de reconocer un cambio, por ejemplo, en la capa plexiforme interna, como una característi- ca de la membrana neovascu- lar, que habría sido ignorada o no reconocida.

Mientras más conexiones de datos haga el sistema, más pro- fundo se volverá. Mientras más profundo, menos entendemos los parámetros que utiliza la computadora para generar ese resultado o salida. Cada nivel de análisis se denomina layer o capa. En las redes neuronales generalmente tenemos una la- yer. En DL pueden ser varias. En una capa existen límites y bordes (de una membrana neovascular por ejemplo) en otras capas habrá diseños, co- lores o densidad.

En este punto cabe hacer una analogía. Una pintura primi- tiva, con pocos recursos téc- nicos, es hecha con una sola capa de pintura en el lienzo en el cual los colores producen de tres a cuatro tonos. Una pintu- ra de un artista reconocido es- tará compuesta por numerosas capas de pintura, con una ex- tensa paleta de colores, lo que representa su complejidad. El DL es mucho más complejo que

la red neuronal. El secreto del reconoci- do artista que aplica múltiples capas de pintura nunca podrá ser descifrado. ¡Lo mismo sucede con el DL y se le denomi- na caja negra!

Otros ejemplos de IA en oftalmolo- gía y nuevos desafíos

Glaucoma: la detección automática de da- ños en la cabeza del nervio óptico, la capa defibrasnerviosasyganglionaresfacilita y mejora la capacidad humana para cuan- tificar la excavación y el daño neuronal.

En IA, gracias al uso de imágenes retino- gráficas y de OCT, es posible identificar el nervio óptico y sus límites, el canal óptico y los parámetros de pérdida de la capa de fibra nerviosa. Por lo tanto, es posible obtener mediciones objetivas de la excavación por medio de la IA. Pero eso no es todo. Es bien sabido que los casos de alta miopía pueden presentar un afinamiento del espesor de la capa de fibra nerviosa. Una vez ingresada esta información, el sistema podrá, tras un proceso de validación y pruebas, hacer la distinción entre glaucoma de alta mio- pía, así como también identificar el glau- coma en pacientes con alta miopía ade- más de generar mapas de evolución, con probabilidades y curvas de sobrevida.

En otras áreas de la oftalmología, la IA ha ofrecido soluciones para el diagnós- tico de catarata, la opacidad de la cáp- sula posterior, la planificación quirúrgica para el estrabismo, al señalar la necesi- dad de anti VEGF en ARMD y diabetes, cambios en el glaucoma preperimétrico, entre otros.

En queratocono, ya hemos descrito el uso de redes neuronales. Recientemente, se han utilizado varios tipos de datos de di- ferentes equipos o métodos de diagnós- tico como OCT, topografía de Plácido e

imágenes de Scheimpflug en la iden- tificación del queratocono, bajo un abordaje conocido como multimodal.

En resumen, la IA es capaz de resol- ver varios problemas aún sin solu- ción, así como satisfacer las necesi- dades de especialistas en áreas con pocos recursos y contribuir al diag- nóstico de casos más complejos in- cluso en centros desarrollados.

Sin embargo, deben tomarse en cuenta algunas precauciones y limi- taciones. La asociación de enferme- dades es un factor de confusión en los análisis mostrados hasta ahora. Las enfermedades asociadas pueden llevar a malas interpretaciones. Los dispositivos de IA son temáticos, de- sarrollados para una única tarea, por ejemplo para detectar glaucoma. Si el mismo paciente tiene DMRE, ya no será posible detectarla. Mientras más enfermedades incluimos en el mismo sistema, menor será la capa- cidad de detección de cada una de ellas. Para lograr una suficiente dis- ponibilidad de bases de datos, por ejemplo, en el análisis de DMRE, los especialistas pueden necesitar in- formar en cada OCT 250 secciones de cada examen.

Para muchos profesionales, y desde un punto de vista ético, las cajas negras de Deep Learning son un inconveniente. Esto sucede porque se trata de un conocimiento ob- tenido exclusivamente por la má- quina y que no se nos transmite. Les enseñamos, pero no logramos aprender nada. Por tal motivo, es necesario que los ingenieros infor- máticos desarrollen métodos más transparentes, lo cual permitirá una mayor precisión y diseminación de esta tecnología.

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ArtículosNoticiero Alaccsa-R

Inteligencia artificial en oftalmología

posted by adminalaccsa 24 julio, 2020 0 comments

Inteligencia artificial en oftalmología


Dr. Ramón Ruiz Mesa España


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Dr. Ramón Ruiz Mesa – ramonruizmesa@gmail.com

Una de las grandes aplicaciones que recientemente está teniendo un mayor auge en nuestra disciplina, la oftalmología, es el uso de la inteligencia artificial. Hemos de considerar en primer lugar que la inteligencia artificial es una rama de las ciencias de la computación que tiene como objetivo desarrollar algoritmos que simulen la inteligencia humana. La inteligencia artificial tiene numerosas aplicaciones en la medicina en general y en concreto en la oftalmología. Sus aplicaciones van aumentando día tras día rápidamente con el fin de ayudar en nuestra actividad como son en el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades oculares. Hay estudios que ponen de manifiesto que la inteligencia artificial tiene un mayor potencial que el del ser humano para llevar a cabo determinadas tareas en las que principalmente puedan utilizarse imágenes. El campo de la oftalmología puede y debe beneficiarse en gran medida por su aplicación ya que sin duda es un campo de la medicina en el que el uso de las imágenes, tanto de polo anterior como de polo posterior, así como pruebas diagnósticas como las campimetrías, está muy extendido. Otra de las grandes aplicaciones que posee la inteligencia artifificial es el análisis de gran cantidad de información que puede estudiarse al mismo tiempo en muchos pacientes y que obviamente no puede llevarse a cabo por un único especialista. El uso simultáneo de gran información puede ser muy benefificioso para encontrar patrones de comportamientos, enfermedades o incluso de alteraciones de diferentes partes del globo ocular.

A continuación, se indican posibles aplicaciones de la inteligencia artifificial en nuestro campo.

1. Segmento posterior: la tele-oftalmología tienen gran aplicación en alteraciones del segmento posterior donde el análisis remoto de la información que se obtiene en equipos de diagnóstico que se disponen en la clínica e incluso en tomas simples mediante un Smartphone puede ayudar en el diagnóstico precoz de alteraciones de la retina.

2.Retinopatía diabética: su uso en pacientes con retinopatía diabética también se ha mostrado muy útil en estos últimos años donde el análisis de las imágenes de fondo de ojo ha sido una de las primeras aplicaciones de la inteligencia artifificial en nuestro campo. El objetivo es la detección precoz y autónoma, la búsqueda de patrones que nos permitan ayudar a nuestros pacientes, así como seguir el avance de posibles alteraciones y sobretodo el éxito de los tratamientos propuestos, más aún si cabe haciendo hincapié en los nuevos.

3.DMAE: también se ha aplicado a la mejora de la detección y seguimiento de pacientes con degeneración macular asociada a la edad, en incluso la aplicación de algoritmos que pueden predecir la agudeza visual de los pacientes con esta alteración. También se han aplicado para predecir tratamientos contra el crecimiento del endotelio vascular.

El análisis de gran cantidad de información, como se introducía anteriormente, es una de las aplicaciones más utilizadas en este campo. En oftalmología es habitual que se tomen muchas imágenes de diferentes pruebas de diagnóstico tales como las tomografías de coherencia óptica (OCT), fotografías de fondo de ojo o también las campimetrías. Estas pruebas pueden analizarse de manera independiente pero también puede combinarse con datos demográfificos de los pacientes como son la edad, el sexo o incluso con alguna enfermedad que ya presenten con el fifin de buscar información que a priori pueda pasar desapercibida. El uso de toda esta información de manera combinada utilizando inteligencia artifificial puede aportar un análisis global que no es posible alcanzar de manera individual haciendo un análisis pormenorizado por un único especialista.

4.Glaucoma: las aplicaciones en el campo del glaucoma también son importantes ya que se aplica la inteligencia artifificial a los datos obtenidos en las campimetrías, OCTs y fotografías del nervio óptico. La sensibilidad y especifificidad para la detección de neuropatías ópticas glaucomatosas son altas mediante el uso de diferentes algoritmos. Y también se ha aplicado al análisis de los datos obtenidos en la medida del grosor de la capa de fifibras nerviosas de la retina, de la presión intraocular y del espesor corneal. Obviamente el análisis de pa trones en los valores obtenidos en los campos visuales que se realizan en estos pacientes es de gran ayuda para el diagnóstico de la enfermedad y su tratamiento.

Este análisis del Big Data puede ayudarnos a mejorar en la toma de decisiones en nuestros procedimientos quirúrgicos o intervenciones, así como a entender la fisiopatología o a mejorar los protocolos de manejo de las diferentes patologías.
Tiene unas limitaciones que provienen de los datos que faltan, datos incompletos y clasificación/codificación incorrecta.
Vamos a revisar su uso dentro de la patología corneal, cirugía refractiva y catarata.

5.La inteligencia artificial en la pa-
tología corneal se remonta a la década de los 90, con el auge de la cirugía querato-refractiva y la necesidad de identificar córneas con riesgo de ectasia corneal. Desde entonces se ha aplicado en distintos campos y patologías de la córnea, fundamentalmente en 3 vertientes.

* Estudios epidemiológicos-demográficos.
* Diagnóstico-clasificación.
* Algoritmos-nomogramas de tratamiento.
Vamos a desarrollar unas ideas o puntos clave de cada apartado.

6. Córnea y ojo seco: en estudios epidemiológico-demográficos se han empleado bases de datos para analizar múltiples datos, obtención de variables epidemiológicas de enfermedades con el objetivo de conocer y comprender mejor. Se han publicado por ejemplo estudios de incidencia, demografía, tipos, factores de riesgo de la enfermedad del ojo seco en la India sirviéndose del análisis de historias clínicas (1458830), de archivos informáticos de 200 clínicas conectadas en red. Estos estudios nos muestran incidencia y analizan la edad, género, ocupación, estatus socio-económico, ámbito ruralurbano, factores de riesgo y clasificación del ojo seco. Se han analizado también estudios de incidencia de queratitis tras cirugía LASIK valorando variables como edad, género, factores de riesgo y características clínicas asociadas.
Toda esta información nos permite obtener mucha más información y mejorar en la compresión, prevención, diagnóstico y tratamiento de la patología.

Se puede emplear también en el diagnóstico, evolución y respuesta al tratamiento en la patología del ojo seco y para monitorizar la evolución de un defecto epitelial.

7. Queratocono: la inteligencia artificial dentro de la córnea y la superficie ocular sirve para la realización de nomogramas de tratamiento o bien el uso de los mismo en la predicción de resultados, como puede ser los nomogramas de implante de anillos intraestromales en el tratamiento de la ectasia corneal o un predictor de eficacia de la cirugía querato-refractiva gracias a la interacción de las bases de datos e inteligencia artificial.

La inteligencia artificial se emplea en mejorar la rentabilidad de las pruebas diagnósticas sobre todo se centran en la ectasia corneal. La situación en que es más útil su empleo con el fin de realizar un diagnóstico eficaz de formas subclínicas de ectasia corneal y evitar la cirugía refractiva en ellos. La inteligencia artificial y el uso de algoritmos computacionales puede ayudarnos mediante el manejo de grandes cantidades de datos al reconocimiento de patrones anormales de curvatura y elevación en la topografía corneal que determinan una contraindicación para la cirugía corneal.

8. Cirugía refractiva: también se utiliza el Big Data para investigar y analizar eventos raros, como puede ser alguna complicación posoperatoria con el objetivo de intentar disminuir aún más su incidencia y mejorar las tasas de éxito de estas cirugías.
La inteligencia artifificial en cirugía refractiva se emplea de forma frecuente. No solo recopila una cantidad intensa de datos, sino que se procesan los datos por un algoritmo que aprende y permite inferir conclusiones. Todo esto ayuda al médico a tomar decisiones clínicas.

Nos permite descartar aquellos pacientes que no son buenos candidatos a la cirugía refractiva, a conocer el resultado de forma más exacta mediante el análisis de imágenes posoperatorias (topografía, tomografía, biomecánica corneal). Estos algoritmos se han utilizado también tomando datos de tecnología Scheimpflflug.

Permite evaluar la potencia corneal tras cirugía fotoablativa y ayudar a reducir de forma signifificativa el error de predicción en el cálculo de la LIO en pacientes previamente intervenido de cirugía refractiva corneal.

Permite predecir, a partir de rasgos preoperatorios, la efificacia de la cirugía refractiva en cada paciente.

9. En cuanto a la catarata, patología más frecuentemente operada en el mundo, no puede ser inmune al Big Data. El análisis favorecerá el cono- cimiento de su etiología, factores de riesgo, complicaciones, resultados visuales, impacto en calidad de vida y puede sentar las bases de la ade- cuación en la utilización de recursos económicos. Sirve para descartar prácticas que no aportan valor y así modifificar el presente y permitir las vías para explorar nuevas tecnolo- gías y mejorar el futuro.

En la cirugía de la catarata nos ayu- da para mejorar nuestros resultados y nuestros registros. Permite ana- lizar y entender el valor de nuevas alternativas, el tratamiento médico y quirúrgico.

De forma general nos da información para el futuro sobre:

  • Incidencia, prevalencia y conoci- miento de aspectos básicos en rela- ción con la catarata.
  • Etiología y factores de riesgo con el fifin de tomar medidas preventivas.
  • Conocimiento de la tasa de prescrip- ción por área geográfifica, centros y profesionales. Con el objetivo de ver si existen diferencias geográfificas, raciales, sociopolíticas y socioeconó- micas y valorar qué centros/profesio- nales están en los límites superiores/ inferiores en la tasa de prescripción, así como analizar los motivos.
  • Identifificar complicaciones y sus causas para mejorar la calidad asis- tencial, así como establecer los lí- mites a partir de los cuales hay que tomar medidas.
    • Seguridad sobre las técnicas o esti- los de práctica personales, qué téc- nicas son las más recomendadas en tiempo real.
    • Auditoría de resultados clínicos.
    • Identificar qué centros/profesio- nales basan sus prácticas en cri- terios científicamente reconocidos. Si existen desviaciones establecer medidas correctoras.10. Las aplicaciones futuras deben valorar el uso de los nuevos algoritmos y analizar en detalle los resultados obtenidos. Es posible considerar aplicaciones sobre la ma- yoría de equipamientos de diagnós- tico y que vienen utilizándose en el campo de la oftalmología. Podemos destacar el uso de equipos que nos aportan información sobre la biome- cánica corneal u OCTs de segmento anterior con información de las es- tructuras anatómicas del ángulo, por ejemplo. Todas las aplicaciones don- de existe la posibilidad de analizar información obtenida de manera ob- jetiva es susceptible de ser evaluada mediante esta tecnología y por tanto útil para el diagnóstico, control y tra- tamiento de enfermedades.Como conclusión me gustaría indicar, desde mi punto de vista, que la tec- nología, sus avances y aplicaciones no deben sustituir la experiencia clínica y la capacidad individual del propio clíni- co para valorar a sus pacientes y lle- var a cabo su práctica habitual. Es por ello que debemos considerar la inteli- gencia artificial como una herramienta complementaria muy útil para mejorar nuestra práctica clínica.

    Bibliografía

    Big Data en Oftalmología Autores : José María Martínez de la Casa y Javier Aritz Urcola Mesa redonda 95 Congreso SEO, Madrid 2019

    Applications of artificial intelligence in Ophthalmology: general overview Wei Lu et al Hindawi. Journal of Ophthalmology, Vol 2018

    Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology Shu Wei Ting et al Br of Ophthalmolol, Oct 2018

    Artificial intelligence for refractive surgery screening: finding the balance between myopia and hyperopia Travis Redd et al JAMA Ophthalmology, March 2020

Tres preguntas imprescindibles Foro Córnea Refractiva – Inteligencia artificial


Coordinador:

Dr. Renato Ambrosio – Brasil

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Prof. Aydano Machado – Brasil Dr. Bernardo T. Lopes -Brasil Dr. João Marcelo Lyra – Brasil


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Dr. Renato Ambrosio – dr.renatoambrosio@gmail.com

Prof. Aydano Machado – aydano.machado@gmail.com

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Dr. João Marcelo Lyra – joaomlyra@gmail.com

1. ¿Qué es la inteligencia artificial? (Prof. Aydano Machado)

Prof. Aydano Machado: Definir la Inteligencia Artificial (IA) no es algo fácil debido a la subjetividad y, también, al diferente entendimiento que cada persona tiene sobre el término inteligencia. Esta es una discusión que ocurre desde el surgimiento de las computadoras modernas y lo que llevó a Alan Turing crear su conocido test1.

En el intento de mejorar ese entendimiento, Russell y Norvig2, a la hora de escribir su libro, reunieron las definiciones encontradas en la literatura en cuatro grupos basados en dos dimensiones: el proceso de pensamiento/ raciocinio y comportamiento. Lo que nos resulta en cuatro objetivos posibles para la IA, que es construir:

Una defifinición que logré formular a lo largo de múltiples años de investigación y trabajo en el área – y que suelo emplearla en los cursos que imparto sobre IA – es que “la inteligencia artifificial tiene como objetivo dotar la máquina de la capacidad de _______.” Y, así, uno tiene la libertad de rellenar este espacio con la capacidad que desea o, aun, escribir “lo humano”, si lo que quiere es acercarla al contexto humano. Por ejemplo, dotar la máquina de la capacidad humana de hablar, escribir, leer, ver, pintar, reconocer un objeto, tomar decisiones, conducir, etc.

Lo mismo se puede hacer para subáreas de la IA, como la que está en evidencia actualmente que es el aprendizaje automático. Este puede serdefifinidocomounramo dela inteligencia artifificial que tiene como objetivo dotar la máquina de la capacidad de aprender.

2. ¿Qué se ha hecho en su área usando inteligencia artifificial? (Dr. Bernardo Lopes)

Dr. Bernardo T. Lopes: La oftalmología, especialmente la subespecialidad en córnea, siempre ha sido pionera en el uso de tecnología para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades oculares.1 Actualmente, los consultorios oftalmológicos tienen un arsenal propedéutico extraordinario con dispositivos capaces de realizar mediciones muy precisas de la refracción ocular y sus aberraciones, analizar la anatomía de la córnea con los detalles de sus capas delgadas y evaluar la histología o incluso la biomecánica a tiempo real. A medida que aumenta la cantidad de información, aumenta la capacidad de diagnóstico, pero también lo hace más desafiante. Es en este contexto que la inteligencia artificial (IA) ha sido más útil y se ha desarrollado.

Las ectasias corneales y sus implicaciones en el período preoperatorio de las cirugías refractivas han sido el terreno más fértil en el que el uso de IA se ha vuelto casi imprescindible.2 El riesgo de desarrollar ectasia iatrogénica y la disponibilidad de tratamientos para contener la progresión de la enfermedad hicieron necesario diagnosticar formas muy tempranas de la enfermedad, incluso sin alteraciones evidentes en la cara anterior o incluso solo con alteraciones biomecánicas.3, 4 La mayoría de los tomógrafos corneales actualmente tienen índices basados en IA, que al combinar información de la córnea en su conjunto presentan una capacidad de diagnóstico casi dos veces mayor que los índices solos.2, 5-7 La IA también permitió la combinación de información de la forma corneal y su biomecánica con un resultado aún mayor para identificar formas leves de ectasia.8 El resultado es una detección preoperatoria más eficiente y la posibilidad de ofrecer un tratamiento efectivo para contener la progresión de la enfermedad antes de que haya secuelas visuales.

El análisis de la morfología corneal también contó con la ayuda de la IA. Algunos ejemplos son el uso de redes neuronales artificiales para la automatización del proceso de análisis e identificación de las capas corneales con OCT de ultra alta definición y la caracterización de la forma y las alteraciones de las células endoteliales para que sean más rápidas y precisas.9, 10 Otra aplicación importante en la que la IA tiene un papel fundamental es en la evaluación polineuropatía diabética sensitivomotora, una complicación crónica que afecta a alrededor del 50% de los pacientes.11 Los nervios del plexo subbasal corneal se pueden estudiar de forma no invasiva mediante un examen de microscopía confocal para guiar el diagnóstico y el manejo en estos casos.12 Sin embargo, los resultados prometedores obtenidos en estudios transversales encontraron dificultades para ser replicados en la evaluación longitudinal, ya que la evaluación manual de las imágenes es un proceso impreciso y lento.13 Este problema se superó con el uso de modelos complejos de IA capaces de automatizar completamente la segmentación nerviosa y el estudio de la morfología, permitiendo el desarrollo de un método objetivo y preciso para caracterizar tempranamente la enfermedad.14

Podemos observar que la IA ha sido utilizada para aumentar la capacidad clínica de los oftalmólogos, ya sea para agregar nuevas perspectivas a la limitada información del examen clínico típico o para ayudar en la interpretación de la enorme cantidad de información que los exámenes complementares producen. Los índices de diagnóstico de los modelos de IA son una realidad, ya están disponibles y son ampliamente utilizados por los médicos en la evaluación preoperatoria de pacientes de cirugía refractiva, y se están desarrollando rápidamente otras aplicaciones.

3. ¿Cuáles son las futuras aplicaciones de la inteligencia artificial? (Dr. J. M. Lyra)

Dr. João Marcelo Lyra: La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la ciencia de la computación que busca desarrollar máquinas capaces de simular las habilidades humanas de pensar y actuar. El crecimiento de esta tecnología en el área de la salud se debe al soporte en tiempo real y efectivo de tareas, como toma y análisis de datos de los pacientes, prevención de enfermedades, pronóstico temprano y la orientación personalizada de tratamientos. La expansión del uso de la inteligencia artifificial ha sido permitida por el uso de la gran cantidad de datos ordenados en conjunto con la mejora del poder de procesamiento y almacenamiento computacional. En medicina, esto comienza a impactar tres niveles: médico, sobre todo mediante la interpretación rápida y precisa de imágenes; sistemas de salud, perfeccionando el flflujo de trabajo y reduciendo errores médicos; pacientes, permitiéndoles gestionar sus propios datos para promover salud. Con el paso del tiempo, las mejorías acentuadas en la precisión, productividad y flflujo de trabajo permitirán que la inteligencia artifificial (IA) avance hasta cambiar la práctica de la medicina y crear medios inéditos para medir el estado físico y emocional de las personas. Y esto es más que el hecho de recibir un atendimiento automatizado por un robot. Los sistemas de inteligencia artifificial usan datos y algoritmos; es decir, secuencias de cálculos matemáticos para proveer a los profesionales de salud nuevas perspectivas de tratamiento y solucionar grandes retos en este campo.

Los principales ejemplos de uso de inteligencia artifificial en el campo de la salud que avanzarán a lo largo de esta década son:
Asistentes virtuales que asisten a pacientes
• Cirugías que emplean robots.
• Diagnósticos precisos mediante el
análisis de datos.
• Orientación efectiva de tratamientos y el desarrollo de nuevos medicamentos.
• Pronóstico de factores de riesgo.
• Asistencia automatizada de flujo
de trabajo.
• Detección de fraudes. • Triajes inteligentes.
La jornada del paciente

La jornada del paciente es el término relacionado a las experiencias que una persona vivencia cuando busca atención médica. Reúne recursos, como chatbot y machine learning (herramientas de inteligencia artifificial), organización y recolección; centraliza y analiza de forma efectiva todas las informaciones del paciente contribuyendo para prevención, diagnóstico temprano, tratamiento y calidad de vida. Chatbot es un software capaz de entablar una conversación de forma humanizada con el paciente mediante texto o audio. Esta herramienta, que actúa como un asistente virtual, agiliza la obtención de respuestas para aclarar dudas relativas a la salud e, incluso, puede orientar tratamientos. Por otro lado, machine learning permite que chatbot entienda el texto informado por el paciente y, por consiguiente, anticipe la solución de las dudas comunes – lo que elimina la necesidad de abrir una solicitud de atención médica. Las informaciones sobre salud provistas por los individuos en estos contratos son almacenadas para análisis y atendimientos posteriores. Otro tema importante de esta plataforma es la integración con servicios que cruzan datos y permiten mapear factores de riesgo y analizar informaciones genéticas, lo que permite anticipar diagnósticos y adoptar medidas preventivas.
La inteligencia artificial representa una verdad revolución en lo que dice respecto a la personalización de la salud y el acercamiento con los pacientes. Por lo tanto, adecuarse a la nueva realidad es vital para la sostenibilidad y el crecimiento de negocios en salud.
Cirugías

De hecho, lo que hace la tecnología en este caso es proporcionar a los cirujanos una mayor precisión y la reducción en el período de ingreso hospitalario. La IA puede ser utilizada en algoritmos de apoyo a la toma de decisión quirúrgica en oftalmología, como el braincornea.com, un software de triaje de candidatos a cirugía refractiva y en los algoritmos de cálculo biométrico de la LIO, como las fórmulas de Hill y Kane. En el futuro cercano debemos convivir con asistentes que facilitan elegir el mejor procedimiento para cada paciente mediante la interpretación de miles de cirugías incluyendo parámetros personalizados sugeridos por el aparato, como, por ejemplo, en la facoelmulsificación, cirugía refractiva y vitrectomia.

La IA estará en robots promoviendo las “cirugías mínimamente invasivas” permitiendo un procedimiento menos traumático y de recuperación más rápida. En estos casos, mediante la IA los robots pueden utilizar datos de cirugías anteriores para informarle al médico las nuevas técnicas quirúrgicas. La aplicación es amplia e incluye cirugías oculares, de próstata, abdominales y cardíacas, por ejemplo. Además del evidente beneficio que se le ofrece al paciente, médicos y clínicas pueden reducir costos y mejorar el margen de éxitos en estos procedimientos.

Diagnósticos precisos mediante el análisis de datos

El potencial de utilización de retinografías a través de la IA va más allá del diagnóstico y la clasificación de enfermedades, como la retinopatía diabética y la degeneración asociada a la edad. Se han evaluado imágenes de la retina de más de 280.000 pacientes mediante técnicas de deep learning correlacionando las retinografías con los factores de riesgo cardiovascular, incluyendo edad, género, presión arterial sistólica, tabaquismo y hemoglobina A1c. El estudio demostró el potencial de la tecnología para correlacionar la retinografía y los vasos retinianos con la probabilidad de un evento cardíaco adverso grave.

La Ex primera ministra británica, Theresa May, anunció que el uso de la IA ayudaría el sistema de salud del Reino Unido a predecir el cáncer en su etapa inicial. Se prevé que miles de muertes podrán ser evitadas ya en el año 2033. Para lograr este resultado, los algoritmos van a analizar registros médicos, hábitos de los pacientes y sus informaciones genéticas. La gran implicación de este cambio reside en adoptar una medicina de carácter más preventivo; es decir, en vez de tratar enfermedades cuidaremos más la salud. Aplicaciones y pulseras fitness ya monitorean las actividades físicas y generan muchos datos sobre el desarrollo y las reacciones orgánicas de cada usuario. Sin embargo, imagínese lo que la evolución de la IA puede proporcionar en términos de pronósticos y comparaciones a partir de este tipo de datos.

Otra innovación de gran potencial de impacto en el campo de la salud, surge de la combinación entre el análisis genético y la inteligencia artificial. Esta unión puede resultar en pruebas de sangre más precisas que logren leer nuestro sistema inmunológico – que defiende nuestro cuerpo y, por ello, funciona también como un registro general de enfermedades. Adaptive Biotechnologies está trabajando en este nuevo tipo de prueba en la que la IA ayudará a mapear todas las patologías que una persona ya ha padecido, incluyendo infecciones, cánceres y trastornos autoinmunes.

Todo para anticipar cada vez más el diagnóstico de enfermedades, simplifificar tratamientos y aumentar las posibilidades de cura. En el futuro, este análisis será imprescindible para elegir la mejor forma de tratamiento a seguir, ya que facilita y hace más segura la toma de decisiones de expertos aún antes del surgimiento de las patologías.

Además de favorecer una medicina personalizada y preventiva, la IA también tiene el papel de humanizar la salud. Para muchos, esta afifirmación puede ser cuidadosa debido a la imagen futurista de atendimientos robotizados, pero vemos que la IA tiene el poder de acercar los médicos a sus pacientes. Un estudio en “Annals of Internal Medicine” muestra que los médicos gastan más de la mitad de su tiempo (el 49%) analizando pruebas y actualizando registros en vez de estar al lado de sus pacientes (el 27%). Con las nuevas herramientas, los profesionales reducirán la rutina administrativa para poder concentrarse más en la interactuación con el paciente.

En suma podemos decir que la inteligencia artifificial en la salud revolucionará la forma como nos cuidamos antes de lo que la mayoría de los médicos esperan y más tarde de lo que les gustaría a algunos empresarios del sector. La forma a la que nos acostumbrados al tratamiento tiende a dar paso a un tipo de medicina pronóstica que prolongará la vida con calidad, a fifin de evitar más daños que tratarlos.

CONCLUSIÓN
El camino de utilizar la inteligencia artifificial de modo pleno en la medicina está apenas empezando. Hay

podamos confiar en que algoritmos de apoyo a la decisión médica pue- dan mejorar e, incluso, salvar vidas. Pese a la gran cantidad de softwares (la lista de aprobación de la FDA au- menta cada vez más) aún no hubo muchos estudios de validación pros- pectiva para tareas que las máqui- nas podrían ejecutar para ayudar a los médicos o predecir resultados clínicos. Otro tema importante es el criterio riguroso para recolecta de datos que serán implementados en los sistemas de aprendizaje de máquina dando énfasis, siempre y cuando sea posible, a una correla- ción clínica. Por consiguiente, la li- beración de algoritmos de apoyo a la decisión exige estudios rigurosos, publicación de resultados en revis- tas especializadas y validación clíni- ca en un ambiente del mundo real, antes de implementarlos en el aten- dimiento al paciente.

La medicina de alto rendimiento na- cerá de la convergencia entre mun- do cognitivo y analítico, el todo y las partes, serial y asociativo, razón y emoción, en fin de la convergencia entre inteligencia humana y artificial. Para desarrollar este sistema híbrido tenemos que pensar el mundo den- tro y fuera de la caja, un mundo que se interconecta todo el tiempo y a toda hora. Para construir un nuevo orden necesitamos un pensamiento integrador que acoja y articule la si- multaneidad de los opuestos: orden y libertad, consciente e inconsciente, raíces y alas.

Como nos decía Jesucristo: “El buen maestro y el padre de familia deben sacar del baúl cosas nuevas y viejas.” En otras palabras: uno debe pensar “dentro y fuera de la caja.”

Bibliografía respuesta # 1 – ¿Qué es la inteligencia artifificial? (Prof. Aydano Machado)

1. TURING, A. M., I.—COMPUTING MACHINERY AND INTELLI- GENCE, Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, Pages 433–460, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

2. RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artifificial Intelligence: A Mo- dern Approach. 3rd. ed. USA: Prentice Hall Press, 2009.

Bibliografía respuesta # 2 – ¿Qué se ha hecho en su área usando inteligencia artifificial?
(Dr. Bernardo Lopes)

1. Lopes BT, Eliasy A, Ambrosio R. Artifificial Intelligence in Cor- neal Diagnosis: Where Are we? Current Ophthalmology Re- ports. 2019;7(3):204-11.

2. Lopes BT, Ramos IC, Salomao MQ, Guerra FP, Schallhorn SC, Schallhorn JM, et al. Enhanced Tomographic Assessment to Detect Corneal Ectasia Based on Artifificial Intelligence. Am J Ophthalmol. 2018;195:223-32.

3. Ambrosio R, Jr., Dawson DG, Salomao M, Guerra FP, Caia- do AL, Belin MW. Corneal ectasia after LASIK despite low preoperative risk: tomographic and biomechanical fifin- dings in the unoperated, stable, fellow eye. J Refract Surg. 2010;26(11):906-11.

4. Rocha G, Ibrahim T, Gulliver E, Lewis K. Combined Photothe- rapeutic Keratectomy, Intracorneal Ring Segment Implan- tation, and Corneal Collagen Cross-Linking in Keratoconus Management. Cornea. 2019;38(10):1233-8.

5. Smadja D, Touboul D, Cohen A, Doveh E, Santhiago MR, Mello GR, et al. Detection of subclinical keratoconus using an automated decision tree classifification. Am J Ophthalmol. 2013;156(2):237-46 e1.

6. Arbelaez MC, Versaci F, Vestri G, Barboni P, Savini G. Use of a support vector machine for keratoconus and subclinical keratoconus detection by topographic and tomographic data. Ophthalmology. 2012;119(11):2231-8.

7. Chan C, Ang M, Saad A, Chua D, Mejia M, Lim L, et al. Vali- dation of an Objective Scoring System for Forme Fruste Ke- ratoconus Detection and Post-LASIK Ectasia Risk Assessment in Asian Eyes. Cornea. 2015;34(9):996-1004.

8. Ambrosio R, Jr., Lopes BT, Faria-Correia F, Salomao MQ, Buhren J, Roberts CJ, et al. Integration of Scheimpflflug-Based Corneal

Tomography and Biomechanical Assessments for Enhancing Ectasia Detection. J Refract Surg. 2017;33(7):434-43.

  1. Dos Santos VA, Schmetterer L, Stegmann H, Pfister M, Messner A, Schmidinger G, et al. CorneaNet: fast segmentation of cornea OCT scans of healthy and keratoconic eyes using deep learning. Biomed Opt Express. 2019;10(2):622-41.
  2. Nurzynska K. Deep Learning as a Tool for Automatic Segmenta- tion of Corneal Endothelium Images. Symmetry. 2018;10(3):60.
  3. Tesfaye S, Vileikyte L, Rayman G, Sindrup SH, Perkins BA, Ba- conja M, et al. Painful diabetic peripheral neuropathy: consensus recommendations on diagnosis, assessment and management. Diabetes Metab Res Rev. 2011;27(7):629-38.
  4. De Clerck EEB, Schouten J, Berendschot T, Koolschijn RS, Nuijts R, Schram MT, et al. Reduced corneal nerve fibre length in predia- betes and type 2 diabetes: The Maastricht Study. Acta Ophthal- mol. 2020.
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  6. Al-Fahdawi S, Qahwaji R, Al-Waisy AS, Ipson S, Malik RA, Brahma A, et al. A fully automatic nerve segmentation and morphometric parameter quantification system for early diagnosis of diabetic neuropathy in corneal images. Comput Methods Programs Bio- med. 2016;135:151-66.

Bibliografía respuesta # 3 – ¿Cuáles son las futuras aplicaciones de la inteligencia artificial? (Dr. J. M. Lyra)

  1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7. PMID: 30617339 Review.
  2. Castaneda C, Nalley K, Mannion C, Bhattacharyya P, Blake P, Pe- cora A, Goy A, Suh KS. Clinical decision support systems for im- proving diagnostic accuracy and achieving precision medicine.J Clin Bioinforma. 2015 Mar 26;5:4. doi: 10.1186/s13336-015- 0019-3. eCollection 2015.PMID: 25834725
  3. Gary Marcus. The Next Decade in AI:Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence.Robust AI 17 February 2020
  4. Buch VH, Ahmed I, Maruthappu M.Artificial intelligence in medi- cine: current trends and future possibilities. Br J Gen Pract. 2018 Mar;68(668):143-144. doi: 10.3399/bjgp18X695213. PMID: 29472224
  5. Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medici- ne. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019 Apr;28(2):73-81. doi: 10.1080/13645706.2019.1575882. Epub 2019 Feb 27.
  6. Dentro e Fora da Caixa; Luciano Vilaça, PhD; Idioma Português; Editora IBEC – Instituto Brasileiro de Estudos da Complexidade.
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Inteligencia artificial

posted by adminalaccsa 24 julio, 2020 0 comments

Inteligencia artificial


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Dr. Luis Escaf – escaff@gmail.com
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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.