/ miércoles 26 de mayo de 2021

Estudiantes detectan daño ocular gracias a inteligencia artificial

Alumnos del Tec de Monterrey campus Guadalajara crearon un sistema de inteligencia artificial que detecta la retinopatía diabética

Un grupo de universitarios en el occidental estado mexicano de Jalisco creó un sistema que logra identificar los casos de retinopatía diabética mediante inteligencia artificial (IA) con un método no invasivo.

Enrique Cortés Río, director del Hub de Inteligencia Artificial del Tec de Monterrey, en el campus Guadalajara, explicó a Efe que el prototipo utiliza la tecnología “deep learning” o “aprendizaje profundo”, en la que la herramienta de IA es “entrenada” mediante imágenes del fondo de los ojos de personas sanas y enfermas en diferentes etapas.

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Por medio de los modelos matemáticos, el sistema es capaz de identificar si una persona podría estar desarrollando la retinopatía diabética comparando la imagen real de un paciente y el banco de imágenes con el que fue entrenado, además de compararlo con la observación de los médicos.

“Al inicio no tienen ningún síntoma, pero cuando se va agravando empiezan las personas a ver mal, ven manchitas y la consecuencia si no se trata es que la persona se queda ciega, es un problema complejo, pero como involucra imágenes podemos usar técnicas de inteligencia artificial”, explicó el académico.

La retinopatía diabética es una enfermedad causada por la diabetes, que genera un daño progresivo en los vasos sanguíneos del ojo debido a los niveles altos de azúcar y es una de las causas principales de ceguera.

El proyecto cuenta con la participación de cuatro profesores y seis alumnos de medicina, ingeniería y educación, además de contar con el apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo, el Instituto Politécnico Nacional, el Centro Médico de Occidente, el Colegio de Oftalmólogos de Jalisco, el Gobierno de Jalisco y la empresa C Minds.

DESCONOCIMIENTO

Los especialistas parten de que México es el segundo país con mayor sobrepeso y obesidad en adultos y que muchas de las personas con diabetes desconocen que tienen la enfermedad por la falta de atención médica y, por ende, las complicaciones, como el daño ocular, se desarrollan sin un tratamiento.

La intención es que el sistema sea adoptado en las clínicas más pequeñas / Cortesía | TEC.MX

Por ello, es que el proyecto será probado en las clínicas rurales de Jalisco y se nutrirá con la interacción con los médicos para detectar a tiempo cualquier anomalía causada por la elevación de glucosa.

La etapa de pilotaje iniciará en julio próximo con tres centros de salud en los que ofrecerán consultas a cualquier persona, con dos objetivos: el primero es facilitar la detección y el segundo es que el sistema se nutra de imágenes reales para afinar y fortalecer los algoritmos de inteligencia artificial.

“Se entrenó a este modelo matemático a través de las imágenes que tenemos disponibles y luego se probó con otro banco de imágenes y la conclusión es que este modelo es bastante bueno, pero no es suficiente porque hasta que no se use en el mundo real con pacientes es simplemente un ejercicio teórico”, expresó Cortés Río.

Recalcó que los resultados de este examen no representan un diagnóstico ni reemplaza la visita a un especialista, sino que es considerada una prueba de tamizaje, es decir, para predecir la enfermedad cuando el paciente no tiene ningún síntoma aparente.

La intención es que el sistema sea adoptado en las clínicas más pequeñas alejadas de la ciudad y permita que las personas tengan una posibilidad de ser valoradas y, en caso de tener un tamizaje positivo, puedan ser referidos a un hospital para ser diagnosticados con un especialista.

El académico aceptó que el sistema no es infalible, pero hasta la etapa de entrenamiento ha acertado en 95% de los casos presentados, cifra que aumentará en la etapa experimental. Por ello, el proyecto fue validado por el Global Partnership on Artificial Intelligence que promueve la colaboración en investigaciones en inteligencia artificial en 12 países y la Unión Europea.

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Enrique Cortés Río, director del Hub de Inteligencia Artificial del Tec de Monterrey, en el campus Guadalajara, explicó a Efe que el prototipo utiliza la tecnología “deep learning” o “aprendizaje profundo”, en la que la herramienta de IA es “entrenada” mediante imágenes del fondo de los ojos de personas sanas y enfermas en diferentes etapas.

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“Al inicio no tienen ningún síntoma, pero cuando se va agravando empiezan las personas a ver mal, ven manchitas y la consecuencia si no se trata es que la persona se queda ciega, es un problema complejo, pero como involucra imágenes podemos usar técnicas de inteligencia artificial”, explicó el académico.

La retinopatía diabética es una enfermedad causada por la diabetes, que genera un daño progresivo en los vasos sanguíneos del ojo debido a los niveles altos de azúcar y es una de las causas principales de ceguera.

El proyecto cuenta con la participación de cuatro profesores y seis alumnos de medicina, ingeniería y educación, además de contar con el apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo, el Instituto Politécnico Nacional, el Centro Médico de Occidente, el Colegio de Oftalmólogos de Jalisco, el Gobierno de Jalisco y la empresa C Minds.

DESCONOCIMIENTO

Los especialistas parten de que México es el segundo país con mayor sobrepeso y obesidad en adultos y que muchas de las personas con diabetes desconocen que tienen la enfermedad por la falta de atención médica y, por ende, las complicaciones, como el daño ocular, se desarrollan sin un tratamiento.

La intención es que el sistema sea adoptado en las clínicas más pequeñas / Cortesía | TEC.MX

Por ello, es que el proyecto será probado en las clínicas rurales de Jalisco y se nutrirá con la interacción con los médicos para detectar a tiempo cualquier anomalía causada por la elevación de glucosa.

La etapa de pilotaje iniciará en julio próximo con tres centros de salud en los que ofrecerán consultas a cualquier persona, con dos objetivos: el primero es facilitar la detección y el segundo es que el sistema se nutra de imágenes reales para afinar y fortalecer los algoritmos de inteligencia artificial.

“Se entrenó a este modelo matemático a través de las imágenes que tenemos disponibles y luego se probó con otro banco de imágenes y la conclusión es que este modelo es bastante bueno, pero no es suficiente porque hasta que no se use en el mundo real con pacientes es simplemente un ejercicio teórico”, expresó Cortés Río.

Recalcó que los resultados de este examen no representan un diagnóstico ni reemplaza la visita a un especialista, sino que es considerada una prueba de tamizaje, es decir, para predecir la enfermedad cuando el paciente no tiene ningún síntoma aparente.

La intención es que el sistema sea adoptado en las clínicas más pequeñas alejadas de la ciudad y permita que las personas tengan una posibilidad de ser valoradas y, en caso de tener un tamizaje positivo, puedan ser referidos a un hospital para ser diagnosticados con un especialista.

El académico aceptó que el sistema no es infalible, pero hasta la etapa de entrenamiento ha acertado en 95% de los casos presentados, cifra que aumentará en la etapa experimental. Por ello, el proyecto fue validado por el Global Partnership on Artificial Intelligence que promueve la colaboración en investigaciones en inteligencia artificial en 12 países y la Unión Europea.

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