Aplicabilidade da inteligência artificial utilizando dados de tomografia corneana por método scheimpflug para identificação de ceratocone - Milhomens Filho, José Arthur Pinto [UNIFESP] (2022)
Objetivo: Determinar novas abordagens de inteligência artificial aplicadas sobre dados de tomografia do segmento anterior para predizer e detectar doenças corneanas como o ceratocone e seus diferentes estágios da doença. Métodos: Foram avaliados dados de 5881 olhos (1726 olhos normais, 345 olhos com ceratocone subclínico, 1380 olhos com ceratocone clínico inicial, 1800 olhos com ceratocone moderado, 630 olhos com ceratocone avançado), utilizando tomografia de córnea por método Scheimpflug. Foram implementados vários métodos de aprendizados de máquina para detectar ceratocone a partir de parâmetros de elevação, topografia e paquimetria da córnea. Resultados: Os parâmetros de elevação forneceram o parâmetro de área sob a curva (AUC) mais alto de 0.99 na detecção de casos de ceratocone e uma AUC de 0.88 na detecção de diferentes níveis de gravidade ao usar apenas três parâmetros corneanos mais promissores, incluindo raio de curvatura mínimo, excentricidade da córnea e asfericidade da córnea. A abordagem com técnica híbrida de associação de métodos de aprendizado computacional determinou otimização dos resultados de detecção de ceratocone em relação aos métodos aplicados isoladamente, alcançando acurácia de 97,03% na classificação em 2 classes e de 71,02% na classificação em 3 classes. Conclusões: Os algoritmos desenvolvidos podem distinguir olhos Ceratocone de olhos saudáveis com alta precisão. Os oftalmologistas necessitam de um cenário mais confortável de introdução no mundo da inteligência artificial, redirecionando suas preocupações de serem substituídos pela máquina para se tornarem protagonistas nesse padrão inovador de atendimento.