PERFIS DE ESPESSURA EPITELIAL E PAQUIMÉTRICA EM OLHOS NORMAIS E COM CERATOCONE IDENTIFICADOS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Inteligência Artificial. Aprendizagem de Máquina. Mapa epitelial. Espessura epitelial. Ectasia corneana. Ceratocone.
Este estudo investigou o uso do algoritmo de aprendizagem de máquina não supervisionado k-means para identificar padrões morfológicos em mapas de espessura epitelial e paquimétrica da córnea, com o objetivo de diferenciar olhos normais de olhos com ceratocone. A amostra foi composta por 496 olhos, sendo 306 normais e 190 com diagnóstico de ceratocone, analisados por tomografia de coerência óptica de domínio Fourier. A segmentação dos mapas revelou diferenças significativas entre os grupos. Em olhos com ceratocone, observou-se afinamento epitelial central (50,4 µm vs. 52,7 µm nos olhos normais, p < 0,001) e maior espessura nas regiões periféricas superiores (54,3 µm vs. 51,5 µm, p < 0,001). A paquimetria central também foi significativamente menor nos olhos com ceratocone (475,79 µm) em comparação aos normais (524,6 µm), com maior variabilidade intraocular (DP ± 49,39 µm). O ponto de menor espessura apresentou deslocamento para a região ínfero-temporal, enquanto nas córneas normais o afinamento concentrou-se na região central. A aplicação do k-means permitiu a identificação de clusters distintos de espessura epitelial e total, com redução do número e simetria dos agrupamentos em olhos com ceratocone. Esses achados reforçam o potencial da inteligência artificial na detecção precoce e estratificação da ectasia corneana, contribuindo para uma triagem mais segura e objetiva de pacientes candidatos à cirurgia refrativa.