OBJETIVO:

Desenvolver uma rede neural artificial para planejar a estratégia cirúrgica em pacientes portadores de estrabismo sensorial, com desvio horizontal.

MÉTODOS:

Foi realizado estudo retrospectivo envolvendo 95 pacientes portadores de estrabismo sensorial, atendidos no Ambulatório de Motilidade Ocular Extrínseca do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. Foi construída uma rede neural artificial utilizando-se o Java Neural Network 1.1. Foram utilizados 68 pacientes para treinamento e validação da rede e 27 para testar o seu funcionamento.

RESULTADOS:

Dos 68 pacientes utilizados no treinamento da rede, 37 apresentavam exotropia e 31 esotropia. O método utilizado para treinamento da rede foi o "backpropagation". A taxa de aprendizado utilizada foi de 0,6, e a taxa de tolerância de erro 0,05. Dos 27 pacientes utilizados para avaliação da eficácia da rede, 18 apresentavam exotropia, e 9 esotropia. A eficácia da rede foi avaliada pela média da diferença entre os resultados fornecidos pela rede, e as indicações originais. Nos pacientes com exotropia o erro médio foi de 0,4 mm (±0,4), para o retrocesso do músculo reto lateral, e de 0,3 mm (±0,3), para a ressecção do músculo reto medial. Nas esotropias, o erro médio foi de 0,2 mm (±0,2), para o retrocesso do músculo reto medial e de 0,5 mm (±0,3), para ressecção do músculo reto lateral.

CONCLUSAO:

A rede neural artificial, por sua característica de simular o sistema nervoso central biológico, e sua capacidade de realizar tarefas cognitivas, é opção viável para auxiliar no planejamento cirúrgico da cor-reção do estrabismo.