En este video, se explora el uso de big data y aprendizaje automático en el campo de la oftalmología, destacando su importancia para mejorar el tratamiento y la gestión de enfermedades oculares. El ponente comparte su experiencia trabajando con equipos de instituciones prestigiosas como Moorfields, University College London, la Universidad de Seattle y Harvard.

Introducción a Big Data:

• Definición y Relevancia: Big data se refiere a conjuntos de datos tan grandes que no pueden ser manejados por sistemas informáticos tradicionales. Cada vez que usamos nuestros teléfonos móviles, generamos enormes cantidades de datos que empresas como Google y Amazon analizan.
• Aplicación en Oftalmología: El interés del ponente en big data surgió al introducir terapias anti-VEGF en el Reino Unido, queriendo evaluar si los pacientes en la vida real obtenían resultados similares a los ensayos clínicos.

Generación y Análisis de Datos:

• Registros Médicos Electrónicos: Uso de sistemas de EMR que recogen datos estructurados y detallados sobre la Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE).
• Estudios Iníciales: Se recopilaron datos de miles de pacientes y millones de elementos de datos, mostrando patrones de respuesta al tratamiento anti-VEGF.
• Visualización de Datos: Se compararon los cambios en la agudeza visual de los pacientes, destacando la importancia de tratar tempranamente para mantener una buena visión.

Comparación Internacional y Nuevas Tecnologías:

• Resultados Globales: Comparación de los resultados del Reino Unido con otros países como Australia, adaptando las estrategias de tratamiento basadas en los hallazgos.
• Dispositivos y Software de IA: Desarrollo de dispositivos OCT para uso doméstico que alertan a los médicos sobre nuevos problemas en los pacientes, generando aún más datos para analizar.

Conclusiones: El uso de big data y aprendizaje automático en oftalmología permite una comprensión más profunda de cómo los pacientes responden a los tratamientos, mejorando la toma de decisiones clínicas y personalizando los tratamientos para cada paciente.