Se evalúa una plataforma de inteligencia artificial para el manejo de las cataratas
Objetivo
Establecer y validar una plataforma de inteligencia artificial para el manejo colaborativo de las cataratas.
Diseño
Se utilizaron 3 niveles de estrategias: 1-modo de reconocimiento, 2- diagnóstico de cataratas, cristalino normal o de operado de cataratas, 3-detección de cataratas derivables.
Resultados
La plaforma de inteligencia universal y multinivel mostró un patrón diagnóstico y robusto en 3 pasos-tareas (1) reconocimiento del modo de captura (area bajo la curva (AUC) 99.28%–99.71%), (2) diagnóstico de cataratas (cristalino normal, catarata y operados con AUCs de 99.82%, 99.96% y 99.93% para el modo midriático de lámpara de hendidura y AUCs >99% para otros modos de capturas) y (3) detección de cataratas referibles (AUCs >91% en todos los test).
En el patrón de derivamiento terciario sugerió derivar un 30.3% de las personas, incrementando el servicio de oftalmología en un ratio de 10.2 comparado con el patrón tradicional.
Conclusiones
La inteligencia artificial como plataforma multinivel en patrón colaborativo mostró un diagnóstico robusto y efectivo para el servicio de las cataratas.
Este patrón de inteligencia artificial podrá ser extendido a otras enfermedades comunes.
