Avaliação da PIO após Cirurgia Refrativa da Córnea Baseada em IA (AIOP-CRS-AI)

Significado, Antecedentes e Estado Atual Estudos mostram que a prevalência média global de miopia é de 22%, sendo a incidência de hipermetropia semelhante. Na China, a prevalência de miopia é de 31%, tornando-a um dos países com as taxas mais elevadas de miopia. Atualmente, a segurança e eficácia da cirurgia refrativa corneal (CRC), como LASIK e SMILE, para correção de miopia, hipermetropia e outros erros refrativos estão bem estabelecidas. Um número crescente de pacientes submete-se a CRC para aliviar os inconvenientes causados por erros refrativos. Embora o LASIK tenha sido durante muito tempo considerado um procedimento clássico, desde o primeiro relatório da extração lenticular por pequena incisão (SMILE) para correção de miopia em 2008, evoluiu para uma das técnicas cirúrgicas convencionais. Com o rápido avanço da cirurgia refrativa, minimizar as complicações pós-operatórias enquanto se mantêm excelentes resultados visuais tornou-se um foco importante para os clínicos. A monitorização da pressão intraocular (PIO) pós-operatória é um índice de observação crucial.

Teoricamente, a PIO não deve alterar-se significativamente após CRC, uma vez que a cirurgia não afeta a dinâmica do humor aquoso ou o volume intraocular. No entanto, numerosos estudos indicam que alterações na forma corneal e nas propriedades biomecânicas, particularmente o afinamento corneal, levam a leituras de PIO artificialmente baixas com vários tonómetros, especialmente aqueles dependentes da espessura corneal. Além disso, a gestão pós-operatória requer frequentemente o uso prolongado de colírios de corticosteroides para suprimir a inflamação e promover a cicatrização de feridas. O uso prolongado de esteroides pode aumentar a resistência ao fluxo de humor aquoso, elevando a PIO, particularmente em respondedores a esteroides, podendo levar a glaucoma induzido por esteroides. Adicionalmente, a miopia elevada é um fator de risco conhecido para glaucoma primário de ângulo aberto. Portanto, com base nas alterações dos parâmetros corneais pré e pós-operatórios, determinar rápida e eficazmente o intervalo real de PIO após CRC é de grande importância para orientar a medicação clínica e rastrear o glaucoma induzido por esteroides.

Big Data e Inteligência Artificial (IA) são cada vez mais aplicados na medicina. A IA inclui principalmente dois ramos técnicos: aprendizagem automática (ML) e aprendizagem profunda. ML, uma nova tecnologia de IA, tem gerado interesse significativo em aplicações médicas nos últimos anos. Normalmente envolve simulações computacionais que integram aprendizagem semelhante à humana, refinam estruturas de conhecimento e melhoram continuamente o desempenho para auxiliar no diagnóstico e tomada de decisão inteligente, tornando-se um método central na IA. Semelhante aos processos de redes neurais, os sistemas de ML são treinados em dados de entrada selecionados usando algoritmos apropriados para produzir saídas correspondentes. Agora é amplamente utilizado para resolver problemas complexos em engenharia e ciência. Em oftalmologia, a IA/ML tem ganho atenção por auxiliar na deteção e monitorização de doenças, demonstrando vantagens no diagnóstico de imagens de fundo do olho, rastreio de ceratocone e classificação de glaucoma. Na cirurgia refrativa corneal, a ML tem sido aplicada no desenho de parâmetros pré-operatórios e otimização de resultados, mostrando boa segurança, eficácia e previsibilidade. Foram feitas tentativas preliminares de utilizar árvores de decisão de IA para avaliar a segurança e eficácia da CRC.

Com base nesta tecnologia avançada e nos nossos resultados de investigação anteriores—que sugerem que a PIOcc e as fórmulas de correção derivadas do Pentacam (sendo o método de correção de Shah preferível) fornecem estimativas de PIO relativamente fiáveis após SMILE—este estudo tem como objetivo estabelecer um modelo baseado em dados. Usando a PIO corrigida por Shah como referência para definir o estado de PIO pós-operatória, iremos treinar e otimizar iterativamente um modelo incorporando todos os parâmetros pré e pós-operatórios relevantes que potencialmente afetam a PIO. O objetivo é prever a verdadeira PIO após CRC, orientando assim o seguimento pós-operatório, facilitando a deteção precoce de elevação da PIO e identificando potenciais tendências glaucomatosas.