Un sistema móvil permite diagnosticar a tiempo de retinopatía en los pacientes diabéticos de zonas rurales

Los grupos de investigación Oftalmologia del Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV) y de ITAKA (Intelligent Technologies for Advanced Knowledge Acquisition), de la Universitat Rovira i Virgili (URV), han desarrollado unsoftware y un sistema basado en la inteligencia artificial para detectar y diagnosticar lo más pronto posible la retinopatía diabética, una afección ocular en pacientes con diabetes de tipo 2.

La retinopatía constituye la primera causa de baja visión en el mundo occidental entre la población de entre los 50 a los 70 años, y es una de las causas de ceguera en el tercer mundo (donde las infecciones son más importantes). Un tratamiento a tiempo es clave para evitar el avance de la afección, ya que «se trata de una enfermedad silente y asintomática, con lo que, cuando el paciente acude al especialista muchas veces ya es demasiado tarde», explica Pere Romero, responsable del Grupo de Investigación en Oftalmología del IISPV.

Actualmente, el sistema nacional de salud contempla una revisión anual del fondo del ojo para cada paciente con diabetes, pero hay pacientes que no se pueden acercar a los centros sanitarios. Por eso, los investigadores han desarrollado un sistema móvil con la ayuda de varios partners del proyecto (Telefónica y TRC), para que sea el mismo médico o médico de cabecera quien les haga la fotografía necesaria para esta revisión y, mediante un sistema de lectura automática, pueda determinar si el paciente sufre o no la retinopatía.

En caso afirmativo, el médico o médico, introduciendo previamente los datos del paciente a un sistema basado en la inteligencia artificial, podrá saber cuándo este hace falta que se haga la próxima revisión para así llevar un control más exhaustivo de la enfermedad. Estas pruebas con el nuevo sistema móvil se empezarán a hacer próximamente en algunos centros de atención primaria de zonas rurales de Cataluña.

La base de este sistema de computación es el Deep Learning: se toman miles de imágenes del fondo del ojo de pacientes y estas se etiquetan en función del grado de evolución de la retinopatía diabética. De esta manera, el software desarrollado por este equipo analiza todos estos millares de imágenes con la ayuda de la inteligencia artificial, aprende de estos casos y los clasifica en función de los patrones que identifica «para que cuando lleguen nuevas imágenes se pueda realizar un diagnóstico partiendo de este entrenamiento. Cuanto más amplio es este entrenamiento, más fiable es el sistema», explica Domènec Puig, catedrático del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV.