Inteligența artificială ar putea revoluționa tratamentul keratoconusului prin identificarea timpurie a pacienților cu risc crescut

La Congresul Societății Europene de Cataractă și Chirurgie Refractivă (ESCRS), desfășurat pe 14 septembrie 2025, a fost prezentat un studiu realizat de Dr. Shafi Balal și colegii săi de la Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust și University College London. Cercetarea arată că inteligența artificială (IA) poate prezice cu acuratețe care pacienți cu keratoconus necesită tratament pentru stabilizarea corneei și prevenirea pierderii vederii.

Context

Keratoconusul este o afecțiune progresivă a corneei care apare, de obicei, în adolescență sau la tineri. Corneea își pierde forma normală și se bombează, ceea ce duce la scăderea acuității vizuale. Prevalența este de până la 1 caz la 350 de persoane, iar boala reprezintă principala cauză de transplant cornean în lumea occidentală.

• În formele ușoare, pacienții pot fi corectați cu lentile de contact.

• În cazurile severe, fără tratament, deteriorarea vederii impune transplantul cornean.

• Singurul tratament capabil să oprească progresia este cross-linking-ul cornean (cu riboflavină și lumină ultravioletă), eficient în peste 95% din cazuri dacă este aplicat înainte de apariția cicatricilor.

Până acum, identificarea pacienților care vor progresa era imposibilă la prima consultație, fiind necesare controale repetate pe o perioadă de mai mulți ani.

Despre studiul actual

Echipa de la Londra a utilizat imagistica prin tomografie în coerență optică (OCT) împreună cu alte date clinice pentru a instrui un algoritm de învățare profundă.

• Date analizate: 36.673 imagini OCT de la 6.684 pacienți monitorizați la Moorfields Eye Hospital.

• Obiectiv: predicția progresiei bolii încă de la prima vizită.

• Metodologie: IA a integrat imaginile corneene cu date clinice (vârstă, istoricul pacientului, parametri oculari).

• Criteriu de validare: monitorizare pe o durată de cel puțin doi ani pentru a confirma progresia sau stabilitatea bolii.

Algoritmul a fost testat inițial pe datele de la prima vizită, ulterior și pe informațiile disponibile la a doua consultație.

Rezultate

Rezultatele sunt promițătoare și pot schimba modul de abordare a keratoconusului:

• Doar cu datele de la prima vizită, IA a reușit să clasifice două treimi dintre pacienți ca având risc scăzut (necesitând doar monitorizare) și o treime ca având risc crescut, indicând nevoia de tratament precoce.

• Când s-au inclus și datele de la a doua vizită, acuratețea algoritmului a ajuns la 90%.

• Astfel, pacienții cu risc înalt pot primi cross-linking preventiv, evitând pierderea ireversibilă a vederii și necesitatea transplantului.

• Pacienții cu risc scăzut ar putea evita monitorizările frecvente, ceea ce ar duce la reducerea poverii asupra sistemului medical și la redirecționarea resurselor către cazurile grave.

Discuții și implicații

Dr. Balal a subliniat că acesta este primul studiu care obține un nivel atât de ridicat de acuratețe în predicția progresiei keratoconusului pe baza combinației de imagini OCT și date clinice.

Limitările includ utilizarea unui singur tip de aparat OCT, însă autorii afirmă că metoda poate fi adaptată și la alte dispozitive. Urmează etape suplimentare de testare a siguranței înainte ca algoritmul să fie integrat în practica clinică.

Dr. José Luis Güell, expert independent de la Instituto de Microcirugía Ocular din Barcelona, a confirmat potențialul studiului, subliniind că această tehnologie ar putea permite tratamentul precoce al pacienților la risc și, în același timp, evitarea monitorizării inutile a celor stabili.

Pe termen lung, cercetătorii dezvoltă un algoritm mai puternic, antrenat pe milioane de imagini oculare, care ar putea fi folosit nu doar pentru keratoconus, ci și pentru detectarea infecțiilor și a bolilor oculare ereditare.