Usan inteligencia artificial para detectar retinopatía diabética en forma temprana

Al ser una de las principales consecuencias de la diabetes mellitus, la retinopatía diabética es un problema de salud mundial, la cual puede provocar pérdida de la visión e incluso ceguera. En México, la encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018 señala que existían 8.6 millones de personas con diabetes mellitus y la visión disminuida fue la complicación más reportada.

Una estrategia clave para disminuir la ceguera provocada por la retinopatía diabética es la detección temprana y el tratamiento oportuno. Por lo tanto, Gaspar González Briceño, estudiante de doctorado en el laboratorio de Diseño Electrónico del Cinvestav Unidad Guadalajara, y miembro de un grupo multidisciplinario, propone el uso de modelos de inteligencia artificial (IA) adheridos a un tamizaje sistemático de retinopatía diabética y asistidos con telemedicina, los cuales ayuden a valorar de manera oportuna ese padecimiento.

“El tamizaje sistemático de retinopatía diabética representa un beneficio en la detección temprana y tratamiento oportuno de esta afección ocular, y junto con la asistencia de tecnologías como la IA y la telemedicina, han mostrado ser efectivas para la referencia oportuna del paciente a un oftalmólogo”, explicó González Briceño.

La IA puede ayudar a clasificar las fotografías de fondo de ojo generadas en el tamizaje de la retinopatía con un desempeño similar o mejor que el de personal altamente capacitado; sin embargo, la implementación de estos modelos en la salud pública no sustituye a los médicos oftalmólogos, porque su interacción se sugiere en el primer nivel de salud y con los especialistas se presenta en el segundo nivel.          

En un avance de la investigación publicado recientemente en la revista Computer de la IEEE Computer Society, se establece que el uso de la IA en la detección o diagnóstico de la retinopatía diabética ofrece diversas áreas de oportunidad en términos técnicos y clínicos. La IA se podría definir como un conjunto de técnicas computacionales que pueden desempeñar tareas complejas generalmente reservadas solo para los seres humanos.

En el aspecto técnico, el área de oportunidad se encuentra en que los modelos basados en redes neuronales profundas alcancen una sensibilidad y una especificidad de valoración adecuada, en las cuales intervienen cantidad y calidad de las fotografías de fondo de ojo; mientras que en la parte clínica se presenta el en el desarrollo de protocolos y procesos fundamentales para lograr un tamizaje sistemático de buena calidad.

“Dado que las redes neuronales convolucionales muestran un buen desempeño en reconocimiento de patrones, se ha optado por utilizar esta tecnología, que puede ayudar en la detección temprana de la retinopatía, en combinación con un buen modelo de tamizaje clínico”, sostuvo Gaspar González. Ante la falta de personal especializado que pueda clasificar grandes volúmenes de imágenes, en un primer nivel de atención, se requiere capacitar a nuevos recursos humanos o hacer uso de la IA para realizar las tareas de clasificación de fotografías de fondo de ojo.

“La atención de la retinopatía diabética, en primer nivel de salud, debe ser un trabajo multidisciplinario donde intervengan nuevos actores clínicos, técnicos y de procesos en el sistema de salud pública. En este contexto, el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje profundo, usando redes neuronales convolucionales, enfocados en la atención primaria de esta afección ocular, sugieren una solución efectiva e innovadora para disminuir la ceguera provocada por la retinopatía diabética”, comentó González Briceño.

Actualmente, el Comité de Investigación de la Secretaría de Salud Jalisco ha dictaminado el protocolo de manera aprobatoria; en este contexto se está implementando el proyecto en tres centros de salud, en donde se espera estar llevando a cabo la investigación durante los próximos seis meses. La iniciativa cuenta con el apoyo del Colegio de Médicos Oftalmólogos de Jalisco, personal del IMSS y el Hospital Civil Fray Antonio Alcalde.

“Para la implementación del proyecto nos unimos con el Banco Interamericano de Desarrollo, la Coordinación General de Innovación Gubernamental de Jalisco, el ITESM y CMINDS, con los que se desarrolló la iniciativa fAIr LAC Jalisco, cuyo objetivo es realizar proyectos de impacto social con una responsabilidad ética de la IA”, comentó Gaspar González Briceño.

El grupo de investigación, integrado por Susana Ortega Cisneros, investigadora del Cinvestav, Eduardo Ulises Moya Sánchez y Abraham Sánchez, adscritos a la Coordinación General de Innovación Gubernamental de Jalisco, cuentan con trabajos previos en desarrollo de modelos de IA para clasificación de esta afección ocular; actualmente, ya ha realizado el análisis situacional sobre la atención de la enfermedad en diversas clínicas y hospitales de la Zona Metropolitana de Guadalajara con el propósito de conocer sus procesos e innovarlos.