Un algoritm de inteligenţă artificială (AI), dezvoltat în Marea Britanie, poate estima care pacienţi cu keratoconus, o afecţiune oculară ce apare frecvent la adolescenţi şi persoanele adulte tinere, au nevoie rapid de tratament pentru a preveni pierderea vederii. Studiul, prezentat la cel de-al 43-lea Congres al Societăţii Europene de Chirurgie a Cataractei şi Refractivă (European Society of Cataract and Refractive Surgeons - ESCRS), desfăşurat între 12 - 16 septembrie la Copenhaga (Danemarca,) ar putea schimba modul în care este monitorizată şi tratată această boală, reducând atât riscul de complicaţii, cât şi povara asupra sistemului medical.
Keratoconusul este o afecţiune în care corneea, partea anterioară a ochiului, se subţiază şi se bombează spre exterior distorsionând vederea. Se produce astfel o imagine neclară la unul sau la ambii ochi şi apare de obicei în adolescenţă.
Boala afectează până la 1 din 350 de persoane şi este principala cauză de transplant de cornee în ţările dezvoltate. În formele incipiente, poate fi gestionată cu lentile de contact, însă la unii pacienţi progresează rapid, iar fără tratament se ajunge la transplant de cornee.
În prezent, medicii nu pot anticipa cu precizie cine va dezvolta forme severe, fiind nevoiţi să monitorizeze pacienţii ani la rând, cu tratament aplicat doar după ce boala avansează.
Cercetătorii de la Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust şi University College London au folosit AI pentru a analiza 36.673 de imagini obţinute prin tomografie în coerenţă optică (OCT) provenind de la 6.684 de pacienţi. Algoritmul inteligent a combinat aceste imagini cu date clinice şi a reuşit să estimeze, încă de la prima vizită, care pacienţi aveau un risc ridicat de progresie a bolii şi necesitau tratament imediat. Când au fost adugate datele de la un al doilea control oftalmologic, acurateţea predicţiilor a crescut la 90%.
Tratamentul de crosslinking (reticularea corneană a colagenului - CXL) este o procedură minim invazivă care foloseşte lumină ultravioletă şi picături oftalmice de riboflavină (vitamina B2), pentru a întări fibrele de colagen din cornee şi a opri evoluţia bolii, fiind eficient în peste 95% din cazuri. Dacă este aplicat înainte de apariţia cicatricilor permanente, poate preveni necesitatea transplantului de cornee.
Cu ajutorul AI medicii au reuşit să împartă pacienţii în două categorii: două treimi cu risc scăzut, care pot fi doar monitorizaţi, şi o treime cu risc crescut, care necesită intervenţie rapidă.
Dr. Shafi Balal, coordonatorul studiului, a explicat că rezultatele ar putea transforma modul de gestionare a keratoconusului: pacienţii cu risc ridicat vor beneficia de tratament preventiv înainte ca boala să afecteze ireversibil vederea, iar cei cu risc scăzut vor fi scutiţi de monitorizări frecvente şi costisitoare, eliberând resurse medicale pentru cazurile grave.
Exemplu de scanare OCT a ochiului utilizată de AI. Credit: Shafi Balal / ESCRS
„Cercetarea noastră arată că putem folosi AI pentru a estima care pacienţi au nevoie de tratament şi care pot continua doar cu monitorizare. Acesta este primul studiu de acest fel care obţine un nivel atât de ridicat de acurateţe în estimarea riscului de progresie a keratoconusului, pe baza unei combinaţii între imagini de scanare şi date clinice ale pacienţilor, utilizând un grup mare de pacienţi monitorizaţi pe o perioadă de doi ani sau mai mult. Rezultatele noastre ar putea însemna că pacienţii cu keratoconus cu risc crescut vor putea primi tratament preventiv înainte ca afecţiunea să progreseze. Acest lucru va preveni pierderea vederii şi va elimina necesitatea intervenţiilor chirurgicale de transplant de cornee, cu toate complicaţiile şi perioada lungă de recuperare aferente. Pacienţii cu risc scăzut vor evita monitorizarea frecventă şi inutilă, ceea ce va elibera resurse medicale. Clasificarea eficientă a pacienţilor realizată de algoritm va permite redirecţionarea specialiştilor către zonele unde este cea mai mare nevoie”, a declarat acesta.
Medicul specialist a mai precizat că, deşi acest studiu a folosit un singur tip de dispozitiv OCT, metodele de cercetare şi algoritmul AI utilizat pot fi aplicate şi altor echipamente.
În prezent, algoritmul inteligent este testat suplimentar pentru siguranţă, iar cercetătorii lucrează la o versiune mai avansată, antrenată pe milioane de imagini, care să detecteze şi alte afecţiuni oculare, precum infecţii sau boli genetice.
„Keratoconusul este o afecţiune care poate fi gestionată, însă identificarea pacienţilor care trebuie trataţi, precum şi momentul şi modul de administrare a tratamentului, reprezintă o provocare. Din păcate, această problemă poate duce la întârzieri, iar mulţi pacienţi ajung să îşi piardă vederea şi să aibă nevoie de intervenţii invazive, precum implanturi sau transplant de cornee. Acest studiu sugerează că putem folosi inteligenţa artificială pentru a prezice cine va avea o evoluţie negativă, chiar de la prima consultaţie de rutină, ceea ce ar însemna că am putea trata pacienţii mai devreme, înainte de progresia bolii şi de apariţia complicaţiilor secundare. De asemenea, am putea reduce monitorizarea inutilă a pacienţilor a căror afecţiune rămâne stabilă”, a subliniat importanţa acestui progres, dr. José Luis Güell, expert ESCRS, şeful departamentului de Chirurgie a Cataractei şi Refractivă Corneană, de la Instituto de Microcirugía Ocular, din Barcelona (Spania) care nu a participat la studiu.
Dacă această tehnologie îşi dovedeşte constant eficienţa, ea ar putea preveni pierderea vederii şi ar evita necesitatea unor strategii de tratament mult mai complexe la pacienţii tineri, aflaţi la vârsta activă
Studiul marchează un pas important în integrarea inteligenţei artificiale în oftalmologie şi ar putea preveni pierderea vederii la mii de tineri, reducând în acelaşi timp necesitatea intervenţiilor chirurgicale complexe, precum transplantul de cornee.
