Artificial intelligence driven intraocular lens power calculation in extreme axial myopia

Este estudio evaluó retrospectivamente la precisión de dos fórmulas biométricas basadas en inteligencia artificial (Hill-RBF y Kane), la fórmula Barrett Universal II y la fórmula tradicional SRK/T en pacientes con longitudes axiales ≥ 30,0 mm. Se analizaron datos de 80 ojos de 51 pacientes tratados en el Instituto de Ciencias de Tokio. Se recalcularon los errores refractivos postoperatorios y se evaluó la precisión mediante el error medio (EM), el error absoluto medio (EAM) y el error absoluto mediano (EAM).

Las fórmulas de Kane y Hill-RBF mostraron un EAM significativamente menor (0,51 D y 0,52 D, respectivamente) en comparación con la SRK/T ( p  < 0,05). El error absoluto medio (MAE) de la fórmula Barrett Universal II fue de 0,66 D, sin diferencias significativas con respecto a SRK/T. En ojos con longitudes axiales ≥ 32,0 mm, Kane obtuvo los valores más bajos de MAE y MedAE (0,44 D y 0,40 D, respectivamente). Tanto Kane como Hill-RBF mostraron errores refractivos > ± 1,0 D (7,5 %) inferiores a los de SRK/T (42,5 %). Las fórmulas basadas en inteligencia artificial, en particular Kane y Hill-RBF, mejoran significativamente la precisión refractiva en la miopía axial extrema. Su adopción clínica podría optimizar los resultados visuales postoperatorios y reducir la necesidad de intervenciones correctivas.

El texto completo se encuebtra disponible en: https://www.nature.com/articles/s41598-025-20899-6