Objective Diagnosis of Fibromyalgia Using Neuroretinal Evaluation and Artificial Intelligence / Diagnóstico objetivo de fibromialgia analizando la neurorretina con inteligencia artificial
Boquete, Luciano; Vicente, Maria-José; Miguel-Jiménez, Juan-Manuel; Sánchez-Morla, Eva-María; Ortiz, Miguel; Satue, Maria; Garcia-Martin, Elena.
Int. j. clin. health psychol. (Internet)
; 22(2): 1-11, may-aug. 2022. tab, ilus, graf
Artigo
em Inglês, Espanhol
| IBECS (Espanha) | ID: ibc-203402
ResumenAntecedentes/
Objetivo:
Identificar biomarcadores objetivos de fibromialgia (FM) apli-cando inteligencia artificial a datos estructurales de retina obtenidos mediante tomogra-fía de coherencia óptica Swept Source (TCO-SS).Método:
Se evaluó una cohorte de 29 pacientes con FM y otra de 32 sujetos control, registrando los espesores de la retina completa, de varias capas de la retina [capa de células ganglionares (CCG+), CCG amplia-da (CCG++, entre la membrana limitante interna y los límites de la capa nuclear interna) y capa de fibras nerviosas (CFNR)] y de la coroides, mediante TCO-SS. La capacidad dis-criminante se evaluó mediante el área bajo la curva ROC (AROC) y el algoritmo Relief. Se implementó un sistema de ayuda al diagnóstico con clasificador automático.Resultados:
No se observó diferencia significativa (p ≥ 0,660) en la coroides, pero sí en el sector in-ferior del anillo interno de la CFNR (p = 0,010) y en los cuatro sectores del anillo interno en las capas CCG+, CCG++ y retina completa. Utilizando un árbol de decisión ensemble RUSBoosted como clasificador de las características con mayor capacidad discriminante, se obtuvo una predicción alta (AROC = 0,820).Conclusiones:
Se identifica un potencial biomarcador objetivo y no invasivo para el diagnóstico de FM basado en el análisis de la neurorretina mediante TCO-SS.
Biblioteca responsável:
ES1.1
Localização: ES15.1 - BNCS
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