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Inteligencia Artificial: Algoritmos para el Diagnóstico Temprano del Glaucoma

El desarrollo de la Telemedicina crece a pasos agigantados. Con una herramienta basada en Inteligencia Artificial, investigadores españoles desarrollaron un modo de diagnóstico temprano de glaucoma.

Investigadores de distintas universidades españolas y de Países Bajos desarrollaron una herramienta clave para la detección temprana de glaucoma. A partir de imágenes de retinas, un algoritmo detecta indicios de esta enfermedad, lo que ayudará al diagnóstico temprano, clave para este tipo de males.

¿Qué es el glaucoma?

Llamamos glaucoma a una serie de trastornos oculares degenerativos que se caracterizan por dañar el nervio óptico a nivel estructural y funcional. Estos trastornos son la principal causa de discapacidad visual que, en la población de entre 40 y 80 años, es irreversible.

En el mundo son más de 60 millones las personas que la sufren, y se estima que ese número podría alcanzar los 110 millones en los próximos 20 años.

La gravedad de esta enfermedad deviene de su dificultad para ser diagnosticada. En sus primeras etapas, el glaucoma es asintomático, por lo que la consulta se produce recién en fases avanzadas. or esto se estima que cerca del 50% de los casos no están diagnosticados

El diagnóstico

El proceso de diagnóstico de un glaucoma es bastante costoso e incluye una serie de pruebas como imágenes del fonodo de ojo, retinografías y más.

Requiere además consultas con numerosos especialistas con formación especializada, ya que identificar los síntomas en estos estudios es un trabajo de alta complejidad.

Inteligencia Artificial y Glaucoma: diagnóstico y prevención

La detección temprana es la mejor manera de prevenir la pérdida de visión. Tener el diagnóstico a tiempo permite avanzar sobre el tratamiento adecuado para cada persona.

Debido a esto, investigadores del mundo están estudiando maneras de detectar y seguir el desarrollo de esta enfermedad. Los avances tecnológicos de la Inteligencia Artificial permitieron nuevas maneras de estudiar y prevenir el glaucoma.

Entre estos estudios se están desarrollando algoritmos cuya función es el procesamiento y clasificación de las imágenes, para así permitir un diagnóstico mucho más preciso.

Con ayuda de técnicas de deep learning, surgen herramientas que son altamente efectivas para detectar, analizar y clasificar cualquier tipo y cantidad de imágenes.

¿Cómo Funcionan los Algoritmos?

Los algoritmos reciben información de parámetros, medidas y ratios del disco óptico a manera de «entrenamiento», lo que les permite luego identificar irregularidades en pacientes. Esto permite que el proceso de detección y diagnóstico sea mucho más rápido y preciso.

Los algoritmos supervisados requieren de etiquetas previas de los conjuntos de imágenes de entrenamiento que indiquen el tipo o grado de avance de la patología.

Esta información previamente cargada le permite al algoritmo clasificar las nuevas imágenes.

Algoritmos e Inteligencia Artificial para la Detección del Glaucoma

El Instituto de Salud Carlos III realizó un estudio para evaluar la utilización de esta tecnología en la detección del glaucoma. Para ello se realizó una comparación de la precisión, costos y utilidad de este método.

La primera parte del estudio consistió en la implementación de una herramienta de telemedicina. Con ella, 15 profesionales introdujeron datos de las imágenes de una campaña de detección en la que participaron cerca de mil pacientes.

Para probar la eficacia de la herramienta, los investigadores realizaron una doble evaluación de las pruebas, con médicos especialistas.

En los casos de discrepancia, oftalmólogos especializados en el tema realizaron el diagnóstico, a través de una herramienta de telemedicina.

En segunda etapa, los investigadores realizaron una comparación de algoritmos. Basándose en el deep learning, buscaron encontrar y configurar el más adecuado para la detección de glaucoma.

Los resultados indican que usar este tipo de tecnología permite lograr ratios de sensibilidad y especificidad cerca del 90% de los casos. Es decir, la capacidad de detectar casos sanos y casos con glaucoma es de gran precisión, superando incluso a la de médicos no especialistas.

Otros Aportes de la Telemedicina en el Diagnóstico

Este estudio también propuso una línea adicional. En ella se investigaron los aportes que tiene incorporar los datos clínicos de los pacientes en la identificación de las imágenes.

En este caso, quedó comprobado que, mientras más información reciban los algoritmos, más preciso será el diagnóstico.

Estos resultados abren camino para nuevos avances en el campo de la telemedicina que facilitarán la detección temprana en esta y muchas otras enfermedades.

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