¿QUÉ PUEDE APORTAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA OFTALMOLOGÍA?

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Esta herramienta, que ahora nos parece ciencia ficción, es de utilidad por su habilidad para mimetizar la inteligencia humana; de manera que por ejemplo pueda relacionar eventos a causas específicas, hacer generalizaciones y aprender de la experiencia.

Como en muchas otras industrias, el uso de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la medicina aumenta constantemente; sin embargo, el número de estudios que se han aprobado sigue siendo limitado.

¿Y en oftalmología?

La oftalmología resulta idónea para los estudios de IA, con sus numerosas técnicas digitales como la fotografía de fondo de ojo en color, la Tomografía de Coherencia Óptica (OCT), las pruebas de campo visual (VF) computarizado, y la cantidad de datos que estas proporcionan.

Por otro lado, el aumento mundial de la esperanza de vida va acompañado de un incremento en las enfermedades oculares que causan una pérdida de visión evitable, de manera que resultan indispensables en este contexto, herramientas para el diagnóstico y que agilicen un tratamiento temprano, especialmente en regiones donde el acceso a los médicos es difícil.

Numerosas aplicaciones de IA están siendo desarrolladas para su automatismo en enfermedades oculares; en particular la retinopatía diabética, degeneración macular asociada a la edad, glaucoma y retinopatía de la prematuridad, que suponen las principales causas de la pérdida de visión.

Estas aplicaciones, utilizan mayoritariamente dos tipos de IA: el aprendizaje automático, en el que el dispositivo puede aprender resultados para los que no ha sido explícitamente programado, y el profundo en el que a medida que aumenta el número de datos, y a diferencia del anterior, se usan más “capas” para generar resultados.

Retinopatía Diabética

IDx-DR, el primer dispositivo aprobado por la FDA que utiliza un software de IA, fue desarrollado para esta patología. Utiliza una cámara de fondo de ojo para clasificar a los pacientes según el grado de retinopatía que padecen.

Su software usa técnicas de aprendizaje profundo y un estudio llevado a cabo con este dispositivo en 900 pacientes obtuvo una sensibilidad y especificidad del 87,4% y el 89,5% respectivamente.

Existen otros ejemplos de investigaciones que utilizan otros tipos de IA como el aprendizaje automático junto con fotografías del fondo de ojo y OCT. Algunos de estas han reportado casi un 100% de sensibilidad y/o especificidad.

Degeneración Macular Asociada a la Edad

Los primeros estudios publicados incluían un software desarrollado que usaba una fotografía de fondo de ojo y aprendizaje automático con bases de datos de tamaño inferior a 1.000 datos. Más tarde, con la tecnología de aprendizaje profundo, los tamaños de las bases de datos aumentaron y se alcanzaron altas tasas de sensibilidad y especificidad.

Glaucoma

Inicialmente, se publicaron ensayos que utilizan el aprendizaje automático para identificar daño en el nervio óptico glaucomatoso basados en fotografías de fondo de ojo. A éstos siguieron otros que utilizaron el aprendizaje profundo con bases de datos mucho más grandes en comparación con los anteriores estudios de aprendizaje automático con alta sensibilidad y especificidad.

Además de las aplicaciones de inteligencia artificial creadas utilizando datos computarizados de VF y OCT, también se han publicado estudios que describen programas que pueden evaluar pacientes basándose en los datos de ambos dispositivos.

Retinopatía de Prematuridad

Estudios llevados a cabo con un software de aprendizaje profundo en pacientes con esta patología en una base de datos de 5.511 imágenes de fondo notificaron una sensibilidad y especificidad superior al 90% en la determinación de la presencia de enfermedad adicional.

Otros

Además de en estas patologías, otros estudios han usado la IA para valorar lesiones a través de imágenes de OCT, y cuyas decisiones sobre estas imágenes fueran las de derivación según necesidad en urgente, semi-urgente y de rutina u observación. Siendo la tasa de error del software comparable a la de los dos mejores especialistas en retina de un hospital.

Se están produciendo importantes mejoras en esta tecnología, y está claro que las posibles aplicaciones futuras son prometedoras. Sin embargo, aún se requieren investigaciones y avances a la par que debemos tener en cuenta ciertas consideraciones éticas y morales asociadas al uso de la IA.

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Referencia:

Keskinbora K, Güven F. Artificial Intelligence and Ophthalmology. Turk J Ophthalmol. 2020;50(1):37-43.