Según Nahida Akter, PhD; Jack Phu, DO, PhD, FAAO; y Christopher Clark, OD, PhD, en la re- unión de la Academia Americana de Optometría de 2019 en Orlando, la inteligencia artificial (IA) puede contener las respuestas a algunos de los mayores desafíos en optometría.

La investigación está explorando cómo las redes neuronales convolucionales modificadas pueden analizar patrones y datos para clasificar el glaucoma en base a imágenes de tomo- grafía de coherencia óptica (OCT) sin procesar.

Este proceso evaluó 410 imágenes OCT sin procesar de capas de retina temporal-supe- rior-nasal-inferior-temporal (TSNIT) en pacientes con glaucoma y sin glaucoma.

“Creo que todas las capas tienen algunos beneficios”, dice el Dr. Akter.

Cada capa contribuye a las redes convolucionales modificadas basada en transferencia de aprendizaje, creando un perfil más detallado de capas retinianas que podrían ayudar a los OD en las imágenes clínicas.