Modelo baseado em conhecimento para o cálculo biométrico e apoio a descisão médica na escolha das fórmulas biométricas em catarata
Introdução: O problema da emetropia pós-facectomia é antigo, e vem sendo trabalhado por muito tempo pelas mesmas fórmulas de terceira geração, a despeito de inúmeras tentativas na literatura de criar novas fórmulas que resolvam melhor este problema, sobretudo nos pacientes com olhos fora do padrão.
Hipótese: É possível prever com maior precisão a dioptria correta das lentes intraoculares na cirurgia de catarata através de uma aplicação baseada em inteligência artificial que escolha a melhor fórmula para cada caso entre as já existentes.
Objetivo: Desenvolver uma solução baseada em inteligência artificial que selecione a melhor fórmula biométrica entre as já existentes para cada olho, com menor erro médio absoluto, sobretudo nos olhos muito grandes e muito pequenos.
Metodologia: Será desenvolvida uma aplicação através de múltiplas técnicas de inteligência artificial (k-NN, árvores binárias, SVM, deep learning, entre outros) que permita a escolha entre as fórmulas já existentes qual a melhor para cada olho, utilizando como base de treinamento uma base de dados que consiste em mais de 2000 olhos coletados com dados pré e pós-operatórios, bem como biometrias e topografias corneanas. Os resultados serão comparados com as fórmulas SRK I, SRK II, SRK/T, Hoffer Q, Holladay 1, Haigis, Barrett Universal II e Hill-RBF.
Catarata, Biometria, Inteligência Artificial