La revolución de la Información

Este artículo salió en el Noticiero # 57 marzo - abril y se publicó con el permiso de ALACCSA-R. Su reproducción está prohibida. Para más información sobre el noticiero visite la página www.alaccsa.com

Por el Dr. Roger Zaldivar

Director

en

Instituto Zaldivar CEO RevaiCare LLC

Los últimos 10 años hemos experimentado sucesivos avances tecnológicos en lo que respecta al diseño de lentes intraoculares. La pregunta es, ¿hasta cuándo se pueden mejorar técnicamente diseños ópticos (no acomodativos) que dependen de la manipulación de la luz para obtener mayor profundidad de foco? Sin duda alguna, el desarrollo de lentes de rango extendido ha enriquecido nuestro portafolio con una opción más permisiva 1 , o menos penalizante, que las tradicionales ópticas difractivas multifocales 2

Dr. Roger Zaldivar

Parecería que salvo el ingreso sorpresivo de alguno de los tantos lentes acomodativos en estudio, estaríamos llegando a límites ópticos de diseño. Al fin y al cabo, como decía un querido profesor de Visual Optics, en la Universidad de Arizona, “la luz es una sola y tenemos que decidir qué vamos a hacer con ella”. Considero que la verdadera oportunidad de mejora en resultados para nuestros pacientes se encuentra en optimizar 100% la manera en cómo recolectamos y organizamos data en nuestras prácticas.

La rigidez y la estructuración de datos de la mayoría de las historias clínicas electrónicas disponibles en la actualidad, sumado a la ausencia de estrategias sinérgicas de recolección de DATA, atentan contra la generación de información en cantidad y calidad. Si no contamos con cimientos de datos sólidos, cómo pretendemos potenciar nuestras decisiones con las herramientas modernas con las que contamos en la actualidad. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha hecho importantes avances en el campo de la medicina3 . Se utiliza cada vez más en la medicina de precisión, con el objetivo de brindar un tratamiento más personalizado y específico a los pacientes, e identificar patrones y tendencias que pueden indicar futuros riesgos para la salud4. Sin embargo, la implementación de la IA en la medicina plantea algunos desafíos, como la solidez de los datos que enriquecen el modelo (basura que entra basura que sale) y la necesidad de capacitación especializada para el personal médico. La forma de obtener mejores resultados quirúrgicos en nuestros pacientes implica conocer más sobre las condiciones anatómicas y su implicancia al combinarse con los distintos modelos ópticos. Otro factor de valor en donde podemos profundizar es en el conocimiento más científico del estilo de vida del paciente para poder así, teniendo en cuenta el desempeño de cada lente intraocular tomar una decisión personalizada. Lamentablemente, en el día a día de nuestras prácticas es al menos un desafío cumplir a la perfección con este análisis tan trascendente en la satisfacción postquirúrgica del paciente. Celebro herramientas como Vivior y IOLEvidence que nos brindan información del estilo de vida del paciente (distancias de trabajo, iluminación, etc) como un análisis de performance visual de toda la bibliografía peer review disponible respectivamente.

La IA podría ayudar a reducir costos al aumentar la eficiencia del análisis de datos y permitir la medicina colaborativa. El uso de la IA en la medicina de precisión aún se encuentra en sus primeras etapas, pero los beneficios potenciales son significativos.