El pasado mes de octubre, la revista Jornal of Clinical Medicine publicó un artículo científico de la Dra. M. Soledad Pighin, oftalmóloga del Departamento de retina y responsable del Departamento de Urgencias de ICR. El trabajo, que cuenta con la coautoría de otros profesionales de ICR, se titula “Automated Analysis of the Foveal Avascular Zone in Optical Coherence Tomography Angiography Before and After Phacoemulsification” y guarda un vínculo temático con la tesis doctoral de la oftalmóloga. Se trata de una comparativa entre dos algoritmos semiautomatizados para medir la zona foveal avascular (ZAF) con imágenes de OCT antes y después de la cirugía de catarata.
El artículo es de acceso abierto y se puede leer completo aquí: https://doi.org/10.3390/jcm14217674
En el estudio, se cuantifica la zona foveal avascular (una pequeña área de la mácula esencial para la visión) en pacientes que se someten a una facoemulsificación o cirugía de catarata, mediante la comparación de los dos algoritmos, uno elaborado manualmente, mediante programación y otro basado en aprendizaje automático o machine learning (ML).
Para ello, se analizaron 708 imágenes de OCTA de 59 ojos, en preoperatorio y tres visitas postoperatorias. Se midió la ZAF mediante ambos métodos, ajustando las imágenes según criterios sugeridos en la literatura médicay se evaluó la correlación entre los métodos y los cambios longitudinales tras la cirugía.
El estudio concluye que el método basado en machine learning es fiable y se compara favorablemente con un algoritmo tradicional, mientras la facoemulsificación produce cambios cuantificables en la microvasculatura foveal. Esto sugiere que herramientas de código abierto y basadas en IA pueden integrarse en el análisis cuantitativo de imágenes OCTA para mejorar la estandarización.
Además, la doctora destaca la importancia del análisis de imágenes, cada vez con mayor exactitud, gracias a la tecnología disponible actualmente. Con dicho análisis, se podría asistir a los y las pacientes de forma más precoz.
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