I+D+I Oftalmología

Emplean tecnología de IA para detectar posibles enfermedades de la retina con mayor precisión

Un grupo de investigación internacional ha diseñado un sistema con la incorporación de IA para identificar 14 anomalías de la retina utilizando fotografías del fondo de ojo recopiladas en diferentes entornos médicos.

11/10/2021

La incorporación de la tecnología de inteligencia artificial (IA) a la imagen del fondo de ojo ha permitido detectar y monitorear enfermedades de la retina a gran escala y con mayor precisión según se desprende de un trabajo de investigación realizado por un grupo internacional de investigadores. El sistema Comprehensive AI ...

La incorporación de la tecnología de inteligencia artificial (IA) a la imagen del fondo de ojo ha permitido detectar y monitorear enfermedades de la retina a gran escala y con mayor precisión según se desprende de un trabajo de investigación realizado por un grupo internacional de investigadores.

El sistema Comprehensive AI Retinal Expert (CARE) fue desarrollado por un grupo internacional de investigadores de la Universidad Sun Yat-sen, Beijing Eaglevision Technology (Airdoc), Monash University, University of Miami Miller School of Medicine, Beijing Tongren Eye Center y Capital Medical University, cuyas características y resultados han sido publicados en ´The Lancet Digital Health´.

El profesor asociado Zongyuan Ge del Departamento de Ingeniería de Sistemas Eléctricos e Informáticos de la Universidad de Monash y el Instituto Monash Data Futures, explicó, al respecto, que se desarrolló un sistema de aprendizaje profundo para enfermedades del fondo de ojo, utilizando datos derivados de estudios de casos del mundo real.

"El sistema CARE fue entrenado para identificar 14 anomalías retinianas más comunes utilizando 207.228 fotografías de fondo de ojo en color derivadas de 16 entornos clínicos en Asia, África, América del Norte y Europa, con diferentes distribuciones de enfermedades ", indicó el profesor Zongyuan Ge.

Dicho sistema fue validado internamente usando 21,867 fotografías y probado externamente usando 18,136 fotografías recolectadas prospectivamente de 35 entornos en China, incluidos ocho hospitales terciarios, seis hospitales comunitarios y 21 centros de examen físico.

El rendimiento de CARE se comparó, además, con el de 16 oftalmólogos y se probó utilizando conjuntos de datos con etnias no chinas y tipos de cámaras que no se usaban anteriormente. "Estos hallazgos indican que el sistema es preciso en comparación con los resultados de un profesional y podría permitir que se lleven a cabo más pruebas a mayor escala ", concluyó dicho investigador.