Detección y optimización del tratamiento de casos graves de enfermedad de ojo seco

Hemos demostrado que una sola imagen corneal tras la tinción con colorante puede detectar EOS (Enfermedad del Ojo Seco) que son manejadas de manera ideal en atención terciaria, ya que requieren gotas oftálmicas recetadas. El principal tipo de pacientes con EOS que responden a las gotas oftálmicas de ciclosporina son aquellos con tinción corneal grave.[1] En colaboración con científicos de datos de ASTAR, nuestros datos preliminares que involucran más de 1000 imágenes de China y Singapur muestran que este cribado basado en inteligencia artificial es sensible y específico.

Al reducir las derivaciones innecesarias a hospitales, haremos que la atención médica sea más sostenible y asequible. Anteriormente, los pacientes en la comunidad eran evaluados únicamente en base a síntomas subjetivos. No solo estandarizamos esto con un cuestionario DEQ5 validado y breve, sino que evaluamos la precisión del cribado mejorada mediante el uso de algoritmos de IA en la imagen corneal, un prototipo, además del DEQ5, y en lugar del DEQ5.

Objetivo: Determinar la eficacia de este algoritmo de IA de cribado, un prototipo, adicionalmente o en lugar del cribado de ojo seco utilizando un cuestionario simple de síntomas DEQ-5.

Justificación: DEQ-5 está diseñado para detectar casos de ojo seco, pero no necesariamente ojo seco que requiera atención especializada. El algoritmo de IA detecta casos con tinción corneal central, que luego pueden ser derivados para atención especializada. Los casos no derivados pueden ser manejados con calentamiento de párpados, lágrimas artificiales y consejos, con el objetivo de realizar un nuevo cribado en un momento posterior.