ANALES OFTALMOLÓGICOS Tomo VII • Vol. VII • N˚3 • 2021 • Santiago - Chile INTELIGENCIA ARTIFICIAL, UN NUEVO HORIZONTE CLÍNICO EN SEGMENTO ANTERIOR En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto aspiracional para transformarse en una herramienta concreta que redefine la práctica oftalmológica, especialmente en el segmento anterior. Nuestra especialidad — rica en datos cuantitativos, imágenes de alta resolución y parámetros biomecánicos — ha encontrado en el aprendizaje profundo un aliado capaz de mejorar la precisión diagnóstica, anticipar riesgos y optimizar los resultados quirúrgicos. La córnea se ha convertido en uno de los campos donde la IA ha demostrado avances más disruptivos. El análisis automatizado de topografías, tomografías de Scheimpflug y mapas biomecánicos permite detectar alteraciones sutiles no evidentes para el ojo humano, fortaleciendo la pesquisa precoz del queratocono y de ectasias subclínicas. Modelos entrenados con miles de casos son capaces de identificar patrones irregulares mínimos, clasificando el riesgo de ectasia con niveles de exactitud superiores a los métodos tradicionales. Algoritmos que integran datos tomográficos, paquimétricos y biomecánicos han mostrado capacidad para anticipar qué pacientes progresarán con mayor probabilidad, facilitando la indicación oportuna de crosslinking y seleccionando el tipo de intervención más adecuada. Las plataformas modernas comienzan incluso a proponer tratamientos personalizados basados en mapas topográficos, abriendo la puerta a ablaciones guiadas por IA, anillos intracorneales con parámetros optimizados e intervenciones que antes dependían exclusivamente de la experiencia del cirujano. En Cirugía de catarata, el impacto de la IA es igualmente profundo. La precisión del cálculo del lente intraocular (LIO) ha sido históricamente uno de los mayores desafíos del segmento anterior. Hoy, modelos predictivos basados en aprendizaje profundo integran biometrías, geometría corneal, historia refractiva, parámetros del cristalino e incluso características del paciente para mejorar significativamente la precisión refractiva. Fórmulas de nueva generación basadas en IA superan a los métodos clásicos en pacientes operados de cirugía refractiva, en ojos extremos y en córneas irregulares. En un futuro cercano, es probable que el cálculo de LIO pase de ser un proceso basado en ecuaciones poblacionales a uno totalmente personalizado, ajustado al comportamiento óptico y anatómico individual. ED I TOR I A L
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