Predicción de progresión glaucomatosa mediante inteligencia artificial usando OCT y campo visual
DOI:
https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e678Keywords:
Diabetes; Diagnóstico Precoz; Glaucoma; Inteligencia Artificial.Abstract
El glaucoma es una entidad que incluye un conjunto de enfermedades que difieren en sus causas, factores de riesgo, duración, tratamiento y pronóstico.Describir los fundamentos de la tecnología utilizada en la detección precoz del glaucoma, contribuyendo así a un manejo más efectivo y personalizado de esta enfermedad ocular.Se realizó una búsqueda electrónica de publicaciones y revisiones sistemáticas de la literatura durante el mes de junio del año 2026, en las bases de datos electrónicas Pubmed, Medline y SciELO, utilizando el buscador Google Académico, con los descriptores: "Diabetes", "OCT", "Glaucoma", de las cuales se utilizaron 28 citas en idioma inglés, español y portugués.El diagnóstico y seguimiento del glaucoma han evolucionado hacia la medicina de precisión mediante la integración de la Tomografía de Coherencia Óptica y la perimetría computarizada. Mientras que la OCT aporta datos anatómicos sobre el nervio óptico, el campo visual evalúa la pérdida de sensibilidad funcional. Actualmente, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje profundo permiten fusionar ambas modalidades, mejorando la detección precoz y la predicción de progresión, aunque enfrentan desafíos éticos, sesgos algorítmicos y requerimientos de validación clínica.Se concluye que existe un avance significativo en la integración de tecnologías innovadoras en el diagnóstico y manejo del glaucoma. Los estudios analizados demuestran que los modelos de aprendizaje automático pueden identificar patrones sutiles en los datos de OCT y en los resultados del campo visual, lo que permite predecir la progresión de la enfermedad con una precisión superior a la de los métodos tradicionales.
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