Inteligencia artificial en biometría ocular

• M. Chang-Sotomayor ^{[3] [1] [2]} ; X. Corretger-Ruhí ^{[3] [1] [2]}
  1. [1] Hospital Clinic Barcelona

     Hospital Clinic Barcelona

     Barcelona, España

     
  2. [2] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
  3. [3] Institut Clínic de Oftalmología (ICOF).

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• Localización: Annals d'oftalmologia: òrgan de les Societats d'Oftalmologia de Catalunya, Valencia i Balears, ISSN-e 1133-7737, Vol. 31, Nº. 4, 2023 (Ejemplar dedicado a: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y OFTALMOLOGÍA: ESTADO ACTUAL EN CATALUÑA / Pere Romero Aroca (aut.), Miguel Ángel Zapata Victori (aut.), Javier Zarranz Ventura (aut.))
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial intelligence in ocular biometry
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el cálculo de la potencia de las lentes intraoculares (LIO) al aprovechar grandes conjuntos de datos, aplicar técnicas de aprendizaje automático, integrar tecnologías de imagen avanzadas, proporcionar predicciones personalizadas e incorporar bucles de retroalimentación. Estos avances tienen el potencial de mejorar la precisión de la selección de potencia de LIO, mejorar los resultados visuales y aumentar la satisfacción del paciente en la cirugía de cataratas.

  • català

    La IA ha revolucionat el càlcul de la potència de les LIO en aprofitar grans conjunts de dades, aplicar tècniques d’aprenentatge automàtic, integrar tecnologies d’imatge avançades, proporcionar prediccions personalitzades i incorporar bucles de retroalimentació. Aquests avenços tenen el potencial de millorar la precisió de la selecció de potència de LIO, millorar els resultats visuals i augmentar la satisfacció del pacient a la cirurgia de cataractes

  • English

    Artificial intelligence has revolutionized the calculation of intraocular lenses (IOL) power by leveraging large data sets, applying machine learning techniques, integrating advanced imaging technologies, providing personalized predictions, and incorporating feedback loops. These advances have the potential to improve the accuracy of IOL power selection, improve visual outcomes, and increase patient satisfaction in cataract surgery.