Inteligencia artificial aplicada a la oftalmología

Actualmente, la diabetes es una pandemia que afecta al 10% de la población mayor de 14 años. En Catalunya, se calcula que hay más de 500.000 personas afectadas. Teniendo en cuenta la magnitud de las cifras, el Grupo de Investigación en Oftalmología del Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV) y el grupo ITAKA (Intelligent Technologies for Advanced Knowledge Acquisition) emprendieron un proyecto, en el año 2012, para aplicar la Inteligencia Artificial a la oftalmología con el objetivo de «detectar y diagnosticar a pacientes con afectación ocular por diabetes», detalla el jefe del Servicio de Oftalmología del Hospital Universitari Sant Joan de Reus, profesor titular de Oftalmología de la Universitat Rovia i Virgili (URV) y responsable del Grupo de Investigación en Oftalmología del IISPV, Pere Romero.

Él mismo distingue dos tipos de diabetes, «el tipo 1 que afecta a jóvenes, y el tipo 2, la más frecuente, que puede derivar en retinopatía diabética, siendo la primera causa de baja visión y ceguera en el mundo occidental en adultos de entre 50-70 años».

Por ello, la detección precoz es fundamental. «En el año 2006, se implementó la Estrategia de Diabetes del Sistema Nacional de Salud, que contempla una revisión anual del fondo de ojo, prueba que se realiza en los hospitales con un retinógrafo», detalla el Dr. Pere Romero.

Él mismo, hace hincapié en que «cribar a toda esta población, por muy bien organizado que esté el sistema de salud, como en el caso de Catalunya, no es fácil, ya que la dispersión de los pacientes en el territorio dificulta que acudan a la revisión anual, demorándose en algunos casos hasta los dos años y medio».

Con el objetivo de revertir esta realidad, ambos grupos de investigación empezaron a trabajar en el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial. «Hemos desarrollado dos algoritmos, uno de lectura automática de imágenes, que permite identificar si existe o no retinopatía diabética y de qué tipo, lo que facilita el trabajo al médico de Atención Primaria; y el segundo algoritmo es un sistema de ayuda al diagnóstico -RETRIPROGRAM- que, basándose en una serie de parámetros, determina el riesgo del paciente diabético de padecer retinopatía diabética, además de calcular cuando debería hacerse el siguiente control», detalla Pere Romero.

Entonces, para facilitar el cribaje de los pacientes, y pensando en las poblaciones alejadas de las grandes ciudades y, por lo tanto, de los centros hospitalarios de referencia, los investigadores han buscado la complicidad de Telefónica SA para desarrollar un equipo móvil con las mismas funciones que un retinógrafo, y provisto de tecnología 5G y obtención mejorada de imágenes.

«Con este sistema, el médico de Atención Primaria podría hacer la foto del fondo de ojo para, posteriormente, con el sistema de lectura automática, determinar si padece o no retinopatía diabética, y en caso afirmativo, el sistema de ayuda -después de introducir los datos del paciente- indicaría cuando debería repetirse la revisión», detalla el oftalmólogo.

La tecnología

Sobre las oportunidades de la Inteligencia Artificial, el catedrático del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV, Domènec Puig, dice que «vimos la posibilidad de unir la computación con el análisis de imágenes de retina para automatizar el cribaje mediante procesos de visión por computadora». Él mismo describe que «automatizar significa ser capaces de obtener decisiones de ayuda al diagnóstico, es decir, de implementar algoritmos que ofrezcan al médico una guía de ayuda, para facilitarle el trabajo», por lo que «no hablamos de sustituir al médico especialista».

En cuanto a cómo se alimenta a la máquina, Domènec Puig detalla que «la base de computación es el Deep Learning, es decir, se necesitan muchos ejemplos de imágenes etiquetadas para aprender». «Por ello, la función de Pere Romero y de su equipo médico es, sobre la base de miles de pacientes, etiquetar las imágenes, es decir, describirlas en función del grado de evolución de la retinopatía diabética, por lo que el sistema aprende sobre la base de miles de casos y para que cuando lleguen imágenes nuevas, en función del entrenamiento, el software pueda realizar un diagnóstico».

Así, «cuanto más amplio es el entrenamiento, más fiable es el sistema», asegura el catedrático del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV. Por todo ello, «es muy importante la fuente de información, ya que hasta ahora las imágenes se obtenían mediante el retinógrafo, por lo que uno de los retos del proyecto es reentrenar el sistema para que sea sensible a las imágenes que se obtendrán a través del dispositivo móvil».

Para poder desarrollar el trabajo y la tecnología, los investigadores acumulan cuatro convocatorias de ayudas del Fondo de Investigaciones Sanitarias (FIS), que otorga el Instituto Carlos III de Madrid. En 2021 el proyecto formó el consorcio RetinaReadDisk con siete socios, entre ellos Telefónica SA, Grupo TRC, Genesis Biomed, el Institut Català de la Salut, el Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili y las francesas Foundation de l’Avenir y E’Seniors, para acceder a la red y a la ayuda económica de EIT Health, organismo que cuenta con el apoyo de la Unión Europea, y desarrolla, en colaboración con los pacientes, la solución de cribado móvil para la detección de la retinopatía diabética. Así, «la idea no es solo comercializar en Francia o España el software y el dispositivo, sino exportarlo también a Suramérica», añade Pere Romero.

Por último, en cuanto al futuro de la Inteligencia Artificial, Domènec Puig destaca dos aspectos: «Por un lado, contribuirá a mejorar la eficiencia del sistema de salud, es decir, los médicos podrán realizar diagnósticos más precisos, y, por otro lado, mejorará la atención al paciente», ya que, añade Pere Romero, «la retinopatía diabética es una enfermedad silente, asintomática, por lo que, cuando el paciente acude al especialista muchas veces ya es demasiado tarde».