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Detectar enfermedades oculares con inteligencia artificial

Un equipo de médicos españoles ha desarrollado un algoritmo aplicado a un software de análisis en tiempo real que detecta de forma automática y precoz lesiones del ojo vinculadas a las 3 enfermedades más frecuentes causantes de la ceguera como el glaucoma, la degeneración macular y la retinopatía diabética.

Gafas electrónicas que facilita la visión a discapacitados visuales. EFE/MORELL

Según ha explicado a Efe el principal investigador del proyecto, el especialista oftalmólogo y desarrollador de software clínico Manuel González de la Rosa, se trata de una tecnología que busca convertirse en una alternativa de diagnóstico “sencillo y económico” que se pueda llegar a aplicar a la sanidad pública para mejorar la prevención de la pérdida de la visión.

Este programa integrado en la plataforma de nombre Retinalyze ha sido aplicado por primera vez de forma telemática este mes de mayo para la prevención, tras un año de experimentación y pruebas de forma manual que han llevado a cabo un grupo de médicos, optometristas e ingenieros.

González de La Rosa, que ha liderado el proyecto, ha destacado la “objetividad” de este método de detección, que solamente requiere que el paciente se tome fotografías del fondo del ojo en un centro hospitalario, clínica e incluso en una óptica.

La plataforma se encarga de procesar estas imágenes y trasladarlas a la nube, desde donde un algoritmo detecta de forma automática lesiones oculares que sugieren enfermedades como la retinopatía diabética, la degeneración macular asociada a la edad avanzada (DMAE) o la falta de irrigación del nervio óptico característica del glaucoma.



Tan fiable como examen humano


El algoritmo, que es tan fiable como un examen humano, presenta de manera automática los resultados de lesiones sospechosas en tres colores que indican si existe la enfermedad y el nivel de gravedad (verde, amarillo, y rojo) y estos son devueltos de forma automática al personal sanitario que ha tomado las fotografías.

Esta tecnología detecta formas incipientes de enfermedades oculares que pueden ser asintomáticas y, por lo tanto, pasar desapercibidas en los exámenes que llevan a cabo los optometristas u otros profesionales sanitarios.

Esta situación se da en casos en que las enfermedades no afectan a la parte central de la retina o mácula, por lo que el enfermo no las percibe y no puede advertir a su médico de los síntomas.

La degeneración macular, el glaucoma y la retinopatía diabética son las principales causas de la ceguera, que se puede llegar a presentar en casos en que estas patologías no se han advertido de forma precoz o se han tratado demasiado tarde.

El jefe del servicio de oftalmología del Consorcio Sanitario del Maresme (Barcelona) y colaborador del proyecto en Cataluña, el doctor Antonio Roqué, ha destacado el potencial de esta tecnología en la sanidad pública, donde existen programas para detectar la retinopatía diabética pero no para la degeneración macular asociada a la edad, que es “la primera causa de ceguera debido al envejecimiento de la población” o el glaucoma que afecta al 3% de la poblacion mayor de 40 años.



Gafas electrónicas que facilita la visión a discapacitados visuales. EFE/MORELL




“La DMAE en sus distintos grados afecta a más del 25 % de las personas de la franja de los 70 años y la proporción aumenta a medida que incrementa la edad”, ha explicado el doctor, que considera que se trata de una tecnología “de especial interés” en el ámbito de las revisiones laborales o de renovación del carné de conducir, para detectar pacientes que pueden sufrir un próximo deterioro de su visión.

Roqué ha explicado que inteligencia artificial como esta “puede hacer más fácil y eficiente la detección de presuntas lesiones en las fotografías”, que se pueden tomar en cualquier centro óptico, establecimiento sanitario, residencia de ancianos o en revisiones habituales en el ámbito laboral.

La revisiones de la vista serán “cada vez más importantes y complejas”, según Roqué, debido a nuevos factores como el envejecimiento de la población y los malos hábitos visuales derivados de la exposición a las pantallas. EFE

nov/ce

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