O uso de modelos preditivos para auxiliar na escolha da lente intraocular para pacientes submetidos a cirurgia de catarata senil que já tenham realizado cirurgia refrativa.
Catarata; Aprendizagem de Máquina; Recomendação; Lentre Intraocular
A catarata senil é responsável por 47,8% dos casos de cegueira no mundo, com isso, são por volta de três milhões de pacientes são submetidos anualmente à cirurgia para tratar dessa doença. Estudos recentes mostram que em 1999 a taxa de satisfação estava por volta de 92%, em 2006 essa medida recuou para 80% e em 2016 havia 23% de satisfação parcial e 32% de insatisfação, diante deste decréscimo, percebeu-se que a cirurgia de catarata, passou de um procedimento para fazer que o paciente apenas voltasse a enxergar, para um cirurgia refrativa, por conta do por conta da evolução da exigência das pessoas submetidas à este procedimento, que além de voltarem a enxergar, o fizesse sem necessidade de óculos. Um dos principais problemas que não contribuem para aumentar a satisfação dos pacientes é o fato de que cálculos realizados para a escolha das lentes que substituirão o cristalino são realizados com medidas médias de olhos, fazendo com que não se tenha um melhor resultado de acordo com cada caso. O estudo voltado para pacientes que já tenham sido submetidos a alguma cirurgia refrativa justifica-se pois estima-se que, somente nos Estados Unidos, foram realizados por volta de 800.000 procedimentos para correção de grau por meio da cirurgia a laser nos últimos 10 anos. Por meio do uso de aprendizagem de máquina, fazendo uso de uma base de dados com casos amplamente diversos, é possível desenvolver um modelo preditivo que irá sugerir ao especialista a lente mais adequada para cada paciente, aumentando assim, sua satisfação.