¿Pueden los Algoritmos Ayudar a la Oftalmología a Prevenir la Retinopatía Diabética?
Volver ¿Pueden los Algoritmos Ayudar a la Oftalmología a Prevenir la Retinopatía Diabética? La Simbiosis de la IA en la Salud Ocular Hace setenta y dos años, Alan Turing se preguntó: “¿Pueden las máquinas pensar?” Aunque ningún ordenador ha pasado aún su famosa prueba, la evolución de la inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente la medicina, especialmente en el campo de la oftalmología. Hoy, la integración de la IA en la salud y en el cuidado de los ojos está revolucionando las prácticas médicas tradicionales y abriendo nuevas oportunidades para la detección y manejo de la retinopatía diabética. La IA en la Salud Ocular: Una Simbiosis Prometedora para la prevención de ceguera La IA ha tenido una evolución notable en la oftalmología desde los años 70. Programas pioneros como CASNET marcaron el inicio del aprendizaje automático en el cuidado ocular. Hoy en día, la IA en la medicina se utiliza para diagnosticar la retinopatía diabética, además de otras afecciones como la degeneración macular, el edema macular y el glaucoma. Gracias a esta tecnología, se ha mejorado tanto la precisión como la eficiencia en el cuidado de los ojos y la prevención derivada de enfermedades como la retinopatía diabética que, sin un manejo adecuado, pueden llevar a la pérdida de visión. Algoritmos avanzados, como los de Google, EyeNuk o ProsperIA son un ejemplo de cómo la aplicación de IA en la salud puede detectar la retinopatía diabética mediante análisis de imágenes de fondo de ojo, alcanzando hasta un 96% de sensibilidad y entre un 88% y 94% de especificidad. Tecnologías médicas como retinIA y EyeArt, emplean imágenes de cámaras de fondo de ojo no midriáticas para identificar esta afección de manera autónoma, no invasiva y precisa. La IA permite identificar a las personas con lesiones patológicas, facilitando su acceso a tratamientos que detengan la evolución de la enfermedad hacia la ceguera. Mejorando la Detección Temprana en Retinopatía Diabética Organizaciones como Mary Lanning Healthcare y el Centro Médico de la Universidad de Nebraska (UNMC) están empleando IA para mejorar, específicamente, la detección temprana de la retinopatía diabética, una complicación común en personas que viven con diabetes y que lamentablemente, cuando perciben cambios en su visión ya tiene un estado de avance significativo. Particularmente en áreas con poco acceso a servicios de especialidad, como áreas rurales, muchos pacientes no pueden tener la revisión oftalmológica anual recomendada para prevenir el desarrollo de ceguera. Sin embargo, con el uso de la inteligencia artificial en la medicina, puede reducirse el número de pacientes que no se realizan, al menos, un examen ocular al año. Con softwares basados en IA, se ha logrado realizar tamizajes de fondo de ojo en 5 minutos sin dilatación ocular, mejorando en 20% la tasa de realización de estos exámenes. Esta tecnología facilita la realización de tamizajes en consultas de atención primaria, reduciendo la necesidad de visitas adicionales con especialistas y permitiendo diagnósticos rápidos y accesibles. Además, el proceso de seguimiento y monitoreo de los pacientes puede mejorar considerablemente, optimizando el cuidado de los ojos en el sistema de salud. Otros beneficios de poder implementar programas preventivos de retinopatía diabética en clínicas o consultorios de primer nivel de atención, incluyen la reducción de costos en transporte para pacientes principalmente con limitaciones financieras. Acercando la salud preventiva a las poblaciones más vulnerables. Avances y Desafíos Éticos de la IA en la Salud Visual Aunque los beneficios de la IA en el cuidado ocular son significativos, su implementación generalizada requiere una atención cuidadosa en temas como la seguridad de datos y la comunicación del rol de la IA. Herramientas como retinIA pueden identificar la retinopatía diabética y evaluar su gravedad, pero no sustituyen un examen ocular completo. La IA debe ser vista como un complemento de la práctica clínica en el sector de salud y no como un reemplazo. La Organización Mundial de la Salud enfatiza que la inteligencia artificial en la medicina debe proteger la autonomía humana y promover el bienestar, asegurando la transparencia y la inclusión. Estos aspectos éticos y legales, como la protección de datos y la equidad algorítmica, son esenciales para ganar la confianza de la sociedad, incluyendo pacientes y profesionales de la salud, en las soluciones impulsadas por IA. retinIA: IA al Servicio de la Prevención de la Retinopatía Diabética El futuro de la oftalmología y de la medicina en general, estará marcado por la integración de la IA complementando el trabajo de los especialistas en el cuidado de los ojos. retinIA es un ejemplo de cómo la tecnología puede mejorar la salud visual, al permitir la detección temprana de enfermedades como la retinopatía diabética, el edema macular, y otras patologías. Con más de 60,000 evaluaciones realizadas en México, esta tecnología innovadora ha prevenido miles de casos de ceguera y mejorado la calidad de vida de sus pacientes. La IA permite un tamizaje eficiente a gran escala, identificando pacientes con afecciones que requieren atención especializada. Las evaluaciones en primer nivel eliminan barreras como el transporte y las limitaciones financieras, incrementando la accesibilidad a la salud preventiva; además, de eficientar el número de pacientes referidos a servicios de especialidad. El Futuro de la IA en Oftalmología La IA en la oftalmología representa un futuro donde la tecnología y la práctica médica se combinan. Al integrar la IA en el cuidado de los ojos, los sistemas de salud pueden ofrecer tamizajes que permiten la detección temprana a un mayor número de pacientes, impactando positivamente en sus vidas. retinIA está liderando el camino en la prevención de la pérdida de visión, y su enfoque puede ser el modelo a seguir para un cuidado de la salud visual más eficaz y accesible. Bibliografía [1] Indian Journal of Ophthalmology 2022 [2] The Ophthalmologist 2024 Conoce retinIA