Un avance médico permitió que Patricia Gonçalves, una mujer de 31 años legalmente ciega, haya recuperado la visión tras someterse a una cirugía láser guiada por inteligencia artificial en Reino Unido.
Este procedimiento, conocido como “Eyevatar”, marca un hito en el tratamiento de problemas visuales complejos, utilizando un modelo digital del ojo de la paciente para personalizar la intervención quirúrgica.
Cómo la IA ayudó a que una mujer recuperara la visión
La técnica, desarrollada en una clínica de Londres, comienza con la creación de un “gemelo digital” del ojo del paciente, una representación tridimensional y precisa de la estructura ocular. Este modelo digital es generado por el dispositivo SIGHTMAP, un sistema de diagnóstico avanzado que combina tecnologías innovadoras como:
- Tomografía corneal de Scheimpflug, que permite mapear la estructura y topografía de la córnea con alta precisión.
- Aberrometría del frente de onda de Hartmann-Shack, que identifica aberraciones ópticas sutiles que los métodos tradicionales no detectan.
- Biometría interferométrica, que mide parámetros esenciales del ojo, como el grosor de la córnea, la profundidad de la cámara anterior y la longitud axial.
Mediante la dirección de miles de rayos de luz sobre el ojo y la captura de los datos reflejados, SIGHTMAP construye un modelo 3D que se convierte en la base para planificar la cirugía. Este modelo, denominado “Eyevatar”, permite al sistema de inteligencia artificial simular hasta 2.000 posibles procedimientos en minutos, identificando el más efectivo para las necesidades específicas de cada paciente.
El uso del sistema es clave en el diseño del plan quirúrgico. La tecnología que integra inteligencia artificial, analiza cómo la luz interactúa con las distintas estructuras del ojo en cada modelo simulado. Esto posibilita:
- Simulación virtual de tratamientos: antes de realizar la cirugía, el Eyevatar permite a los especialistas evaluar diferentes patrones de ablación láser, probando y seleccionando el más adecuado para corregir las irregularidades oculares.
- Ajustes iterativos: el sistema compara continuamente los datos simulados con los medidos directamente en el ojo del paciente, refinando el tratamiento hasta lograr un perfil perfectamente adaptado.
Este nivel de precisión va más allá de las capacidades de los tratamientos convencionales, que aunque eficaces, no suelen abordar aberraciones visuales complejas ni ofrecer personalización a este nivel.
El caso de mujer que recuperó la visión
El caso de Patricia Gonçalves es emblemático del éxito de esta tecnología. Antes de la cirugía, su visión era inferior a 20/200, un nivel que la calificaba como ciega legal. Dependía de gafas desde los cinco años y no podía distinguir siquiera la letra más grande en una tabla de prueba de visión. Tras el procedimiento, su agudeza visual mejoró significativamente a 20/16, superando el estándar de visión normal de 20/20.
El oftalmólogo David Allamby, quien lideró el equipo médico, destacó el impacto transformador de la cirugía: “Antes de la operación, Patricia no podía leer la letra grande ‘E’ en la tabla de visión. Hoy ve mejor que la mayoría de las personas”.
Este avance no solo beneficia a pacientes individuales. En ensayos previos realizados con 200 participantes, la mayoría alcanzó una visión perfecta en un plazo de tres meses, lo que resalta el potencial de esta tecnología para mejorar la calidad de vida de millones de personas con problemas visuales severos.
Qué otros usos tiene la tecnología de gemelos digitales
El concepto de gemelos digitales, aunque no es nuevo, ha cobrado mayor relevancia en 2024 debido a su aplicación práctica en diversos campos. En el caso de este sistema con IA para recuperar la visión, esta tecnología demuestra cómo un modelo virtual puede ser instrumental no solo en la planificación quirúrgica, sino también en la mejora continua del tratamiento gracias al aprendizaje automático.
Otras aplicaciones destacadas de los gemelos digitales incluyen:
- Generación de energía: planificación de mantenimientos predictivos.
- Industria automotriz: optimización de diseño y producción de vehículos.
- Fabricación: mejora de procesos desde el diseño hasta el producto terminado.
- Servicios sanitarios: modelización de hospitales para optimizar flujos de trabajo y capacidades del personal.
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