A extração de lenticulas de pequena incisão (SMILE) é um tipo avançado de cirurgia refrativa corneana, e possui diversos benefícios em relação à queratomileuse in situ a laser convencional (LASIK)1,2,3,4. Agora, o SMILE tornou-se prática comum na correção de miopia e astigmatismo 5,6. No entanto, a cirurgia SMILE tende a causar subcorreção e regressão na correção de pacientes com miopia moderada a altae astigmatismo 7,8. Múltiplos fatores contribuem para a variabilidade na correção astigmatica após o SMILE, incluindo a magnitude e o tipo de astigmatismo pré-operatório, centração cirúrgica, ângulo de Kappa e rotaçãoocular 9,10,11. Entre elas, a rotação ocular (ciclotorção posicional resultante de mudanças na postura do paciente) é identificada por Chow et al. como uma das variáveis mais cruciais que influenciam a precisão da correçãoastigmatica 12,13. Isso ocorre porque o sistema de laser femtossegundos não possui um rastreamento de ciclotorsãointegrado 14,15.
Para obter dados quantitativos precisos sobre a magnitude da rotação ocular, um objetivo que antes era difícil de alcançar. Outros pesquisadores propuseram um sistema movido a inteligência artificial (IA) para estimar o ângulo de rotação do globo ocular, que requer segmentação precisa do disco óptico e da mácula e calcula o ângulo de rotação com base nessascaracterísticas 16,17. No entanto, a abordagem é operacionalmente difícil e não adequada para cirurgias refrativas da córnea como o SMILE. Portanto, desenvolvemos um método padronizado e objetivo – a marcação dupla corneano-escleral. Os dados quantificáveis gerados por esse método têm valor fundamental e constituem uma ferramenta fundamental para estudar sistematicamente o impacto da rotação ocular na cirurgia SMILE. Com base nessa medição, é fundamental aprofundar a pesquisa sobre astigmatismo pós-operatório, construir um modelo de predição de precisão cirúrgica baseado em dados multicêntricos e big data, e construir um modelo de previsão de amplitude de rotação ocular baseado em características oculares e IA.
Em resumo, essa solução simples, repetível e facilmente integrada à prática clínica, ao capturar de forma confiável os indicadores de rotação intraoperatória, compensa as deficiências dos métodos de pesquisa existentes e fornece uma base sólida baseada em dados para, em última análise, alcançar melhor precisão e previsibilidade no manejo do astigmatismo induzido pela cirurgia SMILE e na otimização do caminho clínico do tratamento.