Aplican técnicas más eficaces para diagnosticar el queratocono, una patología de la córnea
Investigadores de la Universidad de Almería aplican las redes bayesianas, herramienta probabilística flexible, para diagnosticar el queratocono, una patología que afecta a pacientes muy jóvenes a los que limita visualmente y que requiere un tratamiento precoz.
Fuente: Universidad de Almería
Para detectar irregularidades y patologías de la córnea humana, como el queratocono, que provocan pérdidas de visión severas en pacientes muy jóvenes se ha utilizado de forma habitual la topografía corneal a través del sistema de disco de Placido.
Queratómetro para diagnosticar el queratocono, una patología que afecta a pacientes muy jóvenes a los que limita visualmente y que requiere un tratamiento precoz.
Se trata de la proyección de un patrón iluminado de anillos concéntricos o miras en la superficie de la córnea que se capta de forma digital, y que da como resultado varios miles de puntos en un patrón concéntrico. Por lo general, se centran en toda la superficie corneal o en una subárea. Esta medición presenta algunas ‘lagunas’ y un equipo de investigadores de la Universidad de Almería ha trabajado en aplicar una nueva medición más eficaz que permita una detección rápida del queratocono.
El equipo formado por Gracia M. Castro Luna, Andrei Martínez Finkelshtein y Darío Ramos López han publicado un artículo en la revista ‘Contact Lens and Anterior Eye’ cuyo objetivo es reemplazar estas métricas con un nuevo índice combinado que, basado en los valores de los índices primarios calculados a partir de datos posiblemente ruidosos, podría arrojar resultados más sólidos. Esto ha sido posible gracias a considerables avances recientes en los campos de estadística computacional, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El equipo ha utilizado una técnica más precisa utilizando las redes bayesianas (BN), una herramienta probabilística flexible que se ha utilizado con éxito para resolver problemas complejos, que incluyen inferencia, clasificación y regresión consisten en un componente cualitativo y otro cuantitativo.
En conclusión, la clasificación del queratocono utilizando redes bayesianas supone una herramienta de extraordinaria utilidad para diagnosticar precozmente esta patología que afecta a pacientes muy jóvenes a los que limita visualmente y en los que es esencial iniciar un tratamiento precoz.
El queratocono es una patología que produce una deformidad en forma de cono en la córnea como resultado de la degeneración del tejido del estroma corneal y posteriores alteraciones biomecánicas. Esta es la causa de un aumento significativo de la irregularidad corneal anterior y un deterioro de la calidad visual, ya que esta primera superficie de la córnea tiene una función óptica muy relevante en el ojo.
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