Abstract:
Introducere: Utilizarea inteligenței artificiale (IA) în oftalmologie a crescut semnificativ în
ultimii ani, datorită eficienței demonstrate în susținerea diagnosticării precoce și
monitorizării dinamice a miopiei, o patologie oculară cu prevalență globală în creștere și
impact major asupra sănătății publice.
Scopul lucrării: Obiectivul a fost evaluarea acurateței algoritmilor de învățare automată
integrați în oftalmologie pentru identificarea și prognoza modificărilor miopice, în scopul
optimizării terapiei personalizate.
Materiale și metode: S-a realizat o analiză narativă a 28 studii publicate între 2019 și 2024,
selectate din baze PubMed, Scopus și IEEE Xplore. Studiul a vizat aplicarea rețelelor
neuronale convoluționale, învățării profunde și algoritmilor predictivi în interpretarea
imaginilor OCT, imaginilor funduscopice și parametrilor biometrici oculari, în vederea
monitorizării miopiei.
Rezultate: S-a observat o sensibilitate diagnostică de peste 90% în detectarea leziunilor
retiniene miopice prin utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pe imagini
funduscopice. Modelele predictive, antrenate pe cohortele longitudinale, au estimat
progresia miopiei pe baza vârstei, lungimii axiale și istoricului familial, cu o acuratețe medie
de 87%. Platformele asistate de IA au redus timpul de interpretare cu 45%, crescând eficiența
trierei cazurilor complexe. S-a evidențiat potențialul IA de a integra date multimodale pentru
personalizarea terapiilor, inclusiv controlul farmacologic cu atropină și corecția optică cu
lentile speciale.
Concluzii: Aplicarea inteligenței artificiale în oftalmologie a îmbunătățit acuratețea
diagnostică și monitorizarea evoluției miopiei, facilitând intervențiile timpurii și reducând
riscul complicațiilor. Fezabilitatea implementării algoritmilor inteligenți în practica clinică
a fost confirmată.
