En un estudio publicado en Ophthalmology, la revista de la Academia Americana de Oftalmología, los investigadores describen cómo utilizaron métodos de aprendizaje profundo para crear un algoritmo automatizado para detectar la retinopatía diabética. El aprendizaje profundo es un tema que cada vez adquiere mayor relevancia en el campo de la inteligencia artificial (IA). Siendo una subcategoría del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo trata del uso de redes neuronales para mejorar cosas tales como el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural, entre otros.
“Lo que demostramos es que un algoritmo de clasificación basado en la inteligencia artificial puede ser utilizado para identificar, con una alta fiabilidad, cuándo los pacientes deben ser remitidos a un especialista para una evaluación y tratamiento”, dijo Theodore Leng, M. D., autor principal del estudio. “Si se aplica correctamente a nivel mundial, este algoritmo tiene el potencial de reducir la carga de trabajo de los médicos y aumentar la eficiencia de los recursos sanitarios limitados. Esperamos que esta tecnología tendrá el mayor impacto en las partes del mundo donde los especialistas son escasos”.
Otra ventaja es que el algoritmo no requiere ningún equipo informático especializado, inaccesible o costoso para clasificar las imágenes. Se puede ejecutar en una computadora personal común o un teléfono inteligente con procesadores promedio. El aprendizaje profundo está en aumento en informática y medicina porque puede enseñar a las computadoras a hacer lo que nuestros cerebros hacen naturalmente. Lo que el Dr. Leng y sus colegas hicieron fue crear un algoritmo basado en más de 75.000 imágenes de una amplia gama de pacientes que representan varias etnias y luego lo usaron para enseñar a una computadora a diferenciar entre pacientes sanos y aquellos con cualquier estadio de la enfermedad, de leve a severo.
El algoritmo del Dr. Leng podría identificar todas las etapas de la enfermedad, de leves a severas, con una tasa de exactitud de 94 por ciento. Serían estos pacientes los que deberían ver a un especialista para un examen posterior. La diabetes afecta a más de 415 millones de personas en todo el mundo o sea 1 de cada 11 adultos,1 aproximadamente 45 por ciento de los pacientes diabéticos es probable que tengan retinopatía diabética en algún momento de su vida; sin embargo, menos de la mitad de los pacientes son conscientes de su condición. La detección temprana y el tratamiento son parte integrante de la lucha contra esta epidemia mundial de pérdida evitable de la visión.
Los oftalmólogos suelen diagnosticar la presencia y la gravedad de la retinopatía diabética por examen directo de la parte posterior del ojo y por la evaluación de fotografías en color del fondo de ojo. Dado el gran número de pacientes diabéticos en todo el mundo, este proceso es costoso y requiere mucho tiempo. Además, estudios previos han demostrado que la detección es algo subjetiva, incluso entre especialistas capacitados. Esta es la razón por la cual un algoritmo efectivo y automatizado podría reducir potencialmente la tasa de ceguera mundial. La aprobación por parte de la Administración de Alimentos y Fármacos de Estados Unidos es necesaria antes de que el algoritmo pueda ser utilizado en pacientes en una base amplia. El Dr. Leng y su equipo esperan llevar a cabo ensayos piloto en un futuro próximo.
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