retinIA

Inteligencia Artificial en la tecnología para la salud:

Revolucionando el Cuidado de los Ojos y la Detección de Enfermedades

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando diversas industrias, pero su impacto en la salud es especialmente profundo. Particularmente en áreas como la imagen médica y el diagnóstico de enfermedades. En la oftalmología, las herramientas impulsadas por IA están emergiendo como tecnologías transformadoras que no solo aceleran los procesos de diagnóstico, sino que también mejoran la precisión, abriendo paso a una nueva era en el cuidado de los ojos.

¿Cómo está cambiando la IA en la medicina, el diagnóstico y tratamiento de enfermedades?

La convergencia de mejores dispositivos de tecnología para la salud, el análisis de grandes volúmenes de datos y la IA en la medicina está alterando fundamentalmente la atención médica. Tecnologías que alguna vez se consideraron futuristas, como el diagnóstico automatizado, la predicción de resultados y el tratamiento personalizado de pacientes, están convirtiéndose en parte integral de la práctica médica diaria. NVIDIA ha destacado la capacidad de los dispositivos de tecnología para la salud impulsados por IA para detectar anomalías, refinar procedimientos quirúrgicos y mejorar la calidad de las imágenes médicas. Estos avances permiten a los médicos ofrecer diagnósticos tempranos  y tratamientos más precisos, mejorando la expectativa y calidad de vida de los pacientes.¹

Según The Guardian, la adopción de la IA en el sector médico está ganando terreno entre los proveedores de salud, con uno de cada cinco médicos generales utilizando ya herramientas de software médico para tareas rutinarias como la documentación y las sugerencias de diagnóstico. Aunque muchas aplicaciones actuales se centran en el soporte administrativo y apoyo en decisiones clínicas, el potencial de la IA va mucho más allá. Esto es especialmente evidente en la oftalmología, donde la IA está impulsando avances en el análisis de distinto tipo de imagen médica, como retinografías o tomografías ópticas, y la gestión de enfermedades oculares, como la retinopatía diabética y el edema macular. ²

¿Cómo la IA y la tecnología para la salud están incrementando el alcance de la imagen médica en oftalmología?

El rápido avance de la tecnología para la salud ha derivado en innovaciones importantes en la  oftalmología. Particularmente, hay mucho desarrollo e investigación en torno al análisis de imágenes de retina, impulsadas por IA. Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de los Estados Unidos han informado recientemente que la IA puede acelerar 100 veces la toma e interpretación de una imagen de la retina en comparación con los métodos manuales tradicionales. Estas imágenes son usadas para analizar la salud de la retina, una capa interna del ojo, responsable de percibir el color y las tonalidades de las imágenes, y transmitirlas al cerebro. Por medio de estas imágenes es posible diagnosticar patologías como la retinopatía diabética, edema macular, glaucoma, miopía

Otro ejemplo de uso exitoso de IA por científicos del NIH en oftalmología, es la aplicación de Redes Generativas combinadas con tomografía de coherencia óptica adaptativa (OCT) para mejorar la visualización de las células del epitelio pigmentario retiniano, que juegan un papel crítico en el mantenimiento de la visión. Las técnicas tradicionales de OCT requieren la toma y procesamiento de múltiples capturas de imágenes para superar el efecto de moteo, una interferencia que reduce la claridad de la imagen. Gracias a estos avances de tecnología para la salud, como el uso de Redes Generativas, se resuelven estos desafíos mejorando los detalles celulares a partir de una sola captura, logrando una mejora de 3.5 veces en el contraste. Este avance reduce el tiempo de procesamiento y análisis de días a horas, avanzando en la investigación de enfermedades oculares como la degeneración macular asociada a la edad (DMAE)³

¿Transformando el Diagnóstico del Glaucoma en Oftalmología?

La Clínica Mayo, una de las instituciones de salud más reconocidas en EE.UU., publicó un episodio de podcast con la Dra. Cheryl Khanna, donde se discutió el uso de la IA en la medicina y oftalmología. Los algoritmos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales, ya se están utilizando en la detección de enfermedades para identificar patrones en los datos de imagen de pacientes con glaucoma. La Dra. Khanna ha señalado que la IA no solo es capaz de detectar signos tempranos de glaucoma, sino también de predecir la progresión de la enfermedad y ayudar a personalizar los planes de tratamiento en función de los factores de riesgo individuales de los pacientes. Este nivel de análisis predictivo, podría mejorar drásticamente los resultados, permitiendo intervenciones oportunas y una atención más personalizada.⁴

¿Qué software basado en IA está revolucionando la oftalmología en México?

retinIA es una plataforma basada en IA diseñada para satisfacer las necesidades de diversos actores de la salud; incluyendo clínicas, laboratorios, programas de salud corporativa, compañías farmacéuticas y ópticas, relacionadas y preocupadas por la prevención en la salud visual. A través del enfoque de aprendizaje automático, retinIA analiza imágenes de fondo de ojo e identifica lesiones importantes para la detección de enfermedades oculares, como la retinopatía diabética, el edema macular, la degeneración macular relacionada con la edad, el glaucoma, la miopía patológica y las cataratas, utilizando tecnología médica avanzada.

Solo en México, retinIA ha realizado más de 60,000 evaluaciones retinianas, previniendo más de 19,000 casos de ceguera. Esto demuestra el impacto tangible que las herramientas de IA pueden tener en la salud pública, especialmente en regiones donde el acceso a atención ocular especializada puede ser limitado. La tecnología para la salud de retinIA permite a los proveedores de salud realizar diagnósticos rápidos y precisos, facilitando así la detección de enfermedades y cambiando el rumbo de la vida de los pacientes al preservar su visión.

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Bibliografía

  • [1] Mexico Business News
  • [2] The Guardian
  • [3] NIH
  • [4] Mayo Clinic