Libro de resúmenes. VI Jornadas de Investigación en Oftalmología de la Universidad de Chile 2024

70 70 Título: Avances tecnológicos en la lucha contra la retinopatía diabética: Hacia una detección más precisa y accesible. Autores: Fernando Espinoza C. 1 , Tomás Rojas Vargas 2 , Edgardo Sánchez Fuentes 3 , Cristian Cumsille Ubago. 4 1. Residente de Oftalmología. Hospital San Juan de Dios. Universidad de Chile. 2. Médico Oftalmólogo. Clínica Oftalmológica IOPA. Universidad de Chile. 3. Médico Oftalmólogo. Departamento de Retina. Hospital San Juan de Dios. 4. Médico Oftalmólogo. Departamento de Córnea. Hospital San Juan de Dios. Objetivo: Evaluar los avances recientes en la detección de la retinopatía diabética (RD), enfocándose en la interpretación y uso de inteligencia artificial (IA), imágenes de ultra campo amplio y dispositivos portátiles, con el fin de mejorar la precisión diagnóstica y el acceso de la población. Material y Método: Esta es una revisión descriptiva de estudios que utiliza una metodología basada en búsquedas en las bases de datos Epistemonikos y Scopus. Se incluyeron estudios originales y revisiones aprobadas por la FDA y publicados en Chile. Se seleccionaron estudios sobre inteligencia artificial que evaluaron sistemas como IDx-DR, EyeArt y DART, que analizan imágenes retinianas, y trabajos sobre dispositivos portátiles que evalúan la calidad de las imágenes de fondo de ojo y su aplicabilidad en zonas rurales. Además, se analizaron artículos sobre imágenes de ultra campo amplio para la detección de lesiones periféricas en pacientes con RD Resultados: Los sistemas de IA, como IDx-DR y EyeArt, demostraron ser efectivos en el cribado automatizado de RD, alcanzando una sensibilidad del 87.3% y 94.7%, respectivamente. Los dispositivos portátiles, como Remidio FOP y Pictor Plus, mostraron resultados prometedores, con una sensibilidad del 93.1% al 94.3% y una especificidad del 89.1% al 94.5% en la detección de cualquier grado de RD. Las imágenes de ultra campo amplio revelaron que aproximadamente el 40% de los ojos con RD presentan lesiones periféricas, lo que aumenta el riesgo de progresión de la enfermedad. El estudio DRCR Network mostró que las lesiones periféricas detectadas mediante técnicas de ultra campo amplio están asociadas con un riesgo del 50% de empeoramiento de la RD. Conclusión: Los avances en IA, dispositivos portátiles y tecnologías de imágenes de campo amplio están revolucionando la detección de la RD. Estos sistemas permiten mejorar el acceso al diagnóstico precoz, especialmente en áreas rurales y con recursos limitados. Su implementación en la práctica clínica es esencial para reducir la ceguera prevenible y mejorar la calidad de vida de los pacientes diabéticos.