Los investigadores han utilizado con éxito la inteligencia artificial (IA) para predecir qué pacientes con queratocono necesitan tratamiento para estabilizar sus córneas y preservar la visión, según un estudio presentado en el 43.º Congreso de la ESCRS. [1]
El queratocono es una enfermedad que suele desarrollarse en adolescentes y adultos jóvenes, y tiende a progresar con la edad. Afecta hasta a 1 de cada 350 personas. En algunos casos, puede controlarse con lentes de contacto; sin embargo, en otros, la afección progresa rápidamente y, sin tratamiento oportuno, puede requerir un trasplante de córnea. Actualmente, la única forma de determinar quién necesita tratamiento es realizar un seguimiento prolongado del paciente.
En este estudio, los investigadores utilizaron IA para analizar imágenes oculares junto con otros datos clínicos y predecir con éxito qué pacientes requerían tratamiento inmediato y cuáles podían continuar únicamente bajo vigilancia.
El estudio fue dirigido por el Dr. Shafi Balal y su equipo del Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, en Londres, y del University College London (UCL). El Dr. Balal explicó: “En el queratocono, la córnea —la ventana frontal del ojo— se adelgaza y se abomba hacia afuera. Es una causa importante de discapacidad visual en adultos jóvenes en edad laboral y constituye la principal indicación de trasplante de córnea en el mundo occidental”.
El especialista destacó que un solo tratamiento, el entrecruzamiento del colágeno corneal (CXL), puede detener la progresión de la enfermedad si se aplica antes de que aparezcan cicatrices permanentes. Sin embargo, la dificultad radica en identificar a tiempo qué pacientes progresarán, ya que los métodos actuales dependen exclusivamente del seguimiento clínico a lo largo del tiempo.
Para su análisis, los investigadores utilizaron datos de pacientes remitidos al Moorfields para evaluación y seguimiento del queratocono, incluyendo tomografías de coherencia óptica (OCT) de la córnea. El modelo de IA analizó 36 673 imágenes OCT de 6 684 pacientes, junto con información clínica complementaria.
El algoritmo logró predecir con precisión desde la primera visita si la enfermedad de un paciente progresaría o permanecería estable. Con esta información, la IA clasificó a dos tercios de los pacientes como bajo riesgo —sin necesidad de tratamiento inmediato— y al tercio restante como alto riesgo, candidatos a tratamiento preventivo. Cuando se añadió la información de una segunda visita, la precisión aumentó hasta un 90 %.
El tratamiento de CXL, que emplea luz ultravioleta y riboflavina (vitamina B2) para fortalecer la córnea, tiene una tasa de éxito superior al 95 %.
“Nuestra investigación demuestra que la IA puede predecir qué pacientes necesitan tratamiento y cuáles pueden continuar en seguimiento”, señaló el Dr. Balal. “Este es el primer estudio con este nivel de precisión utilizando una combinación de imágenes y datos de pacientes, y una cohorte tan amplia seguida durante más de dos años.
Aunque el análisis se realizó con un dispositivo OCT específico, tanto el método como el algoritmo pueden aplicarse a otros sistemas. El siguiente paso es completar las pruebas de seguridad antes de su uso clínico”.
El especialista añadió que los resultados podrían permitir tratar a los pacientes de alto riesgo antes de que la enfermedad avance, evitando así pérdida de visión o cirugías invasivas. Por otro lado, los pacientes de bajo riesgo evitarían controles innecesarios, lo que optimizaría recursos y permitiría priorizar la atención en los casos más urgentes.
Los investigadores ya trabajan en una versión más avanzada del algoritmo, entrenada con millones de escáneres oculares, capaz no solo de predecir la progresión del queratocono, sino también de detectar infecciones y enfermedades oculares hereditarias.
El Dr. José Luis Güell, miembro del consejo directivo de la ESCRS y jefe del Departamento de Cirugía Refractiva, Cataratas y Córnea del Instituto de Microcirugía Ocular de Barcelona, quien no participó en la investigación, afirmó: “El queratocono es tratable, pero decidir a quién tratar, cuándo y cómo es un reto. Con frecuencia, esto provoca retrasos que terminan en pérdida de visión y necesidad de cirugías mayores. Esta investigación sugiere que la IA podría identificar a los pacientes en riesgo incluso desde la primera consulta, permitiendo intervenciones tempranas y reduciendo seguimientos innecesarios. Si su eficacia se confirma, esta tecnología podría prevenir pérdida de visión y evitar procedimientos más complejos en pacientes jóvenes en edad laboral”.
