Investigadores de Emory y Cleveland Clinic desarrollaron un modelo de IA para detectar inflamación de manera oportuna.
Investigadores de Emory AI.Health y Cleveland Clinic desarrollaron un método basado en inteligencia artificial (IA) para detectar la inflamación ocular causada por fármacos anti-VEGF antes de que se vuelva severa. La degeneración macular relacionada con la edad (AMD, en inglés) es una de las principales causas de pérdida de visión en Estados Unidos, afectando a 11 millones de personas, especialmente a los adultos mayores.
La forma más severa, la degeneración macular neovascular (nAMD, en inglés), se caracteriza por el crecimiento anormal de vasos sanguíneos bajo la retina, lo que puede provocar pérdida de visión. Aunque el tratamiento primario para nAMD son los fármacos anti-VEGF, estos pueden causar inflamación ocular como efecto secundario.
El equipo de Emory AI.Health y Cleveland Clinic creó este método basado en IA para predecir qué pacientes podrían desarrollar esta respuesta inflamatoria. Combinando escaneos de tomografía de coherencia óptica (OCT, en inglés) con machine learning y medicina de precisión, el equipo buscó identificar patrones en las imágenes de los escaneos oculares que pudieran aparecer antes o durante la inflamación causada por los fármacos anti-VEGF. De esta manera, la detección temprana de los patrones permitiría a los médicos ajustar el tratamiento para prevenir la pérdida de visión.
El estudio, publicado en la revista Heliyon, analizó imágenes de 67 ojos de un ensayo clínico retrospectivo con pacientes con nAMD. Los investigadores extrajeron características específicas basadas en la textura de los escaneos OCT, centrándose en el compartimento vítreo. Utilizando el modelo de machine learning lograron identificar patrones que señalaban inflamación antes de que fuera clínicamente visible.
“A medida que nuestra población envejece, más personas experimentarán nAMD. Los agentes anti-VEGF pueden ralentizar la degeneración macular, pero conllevan riesgos”, dijo el Dr. Anant Madabhushi, director ejecutivo de Emory AI.Health y principal investigador del estudio.
De esta forma, el modelo fue capaz de distinguir con precisión qué pacientes desarrollarían inflamación, con una tasa de precisión del 76% antes del tratamiento con anti-VEGF y del 81% en el momento de la inyección. Estos datos sugieren su potencial como una herramienta valiosa para la detección temprana.
“Nuestro estudio proporciona datos valiosos para que los médicos tomen mejores decisiones de tratamiento, reduciendo potencialmente la dosis o combinando estos agentes con medicamentos antiinflamatorios para prevenir complicaciones severas”, añadió el Dr. Madabhushi.
Según la Dra. Sudeshna Sil Kar, autora principal del estudio, el próximo objetivo de este modelo es incorporar los algoritmos a ensayos clínicos prospectivos, lo que permitirá identificar en tiempo real a los pacientes que probablemente desarrollen eventos adversos relacionados con esta enfermedad.
Este estudio representa un importante avance sobre el uso de la IA en la medicina de precisión, especialmente en la oftalmología.
