Un estudio llevado a cabo usando un sistema de inteligencia artificial (IA) alojado en un smartphone, ha comparado la precisión diagnóstica con el juicio de un oftalmólogo en la detección de retinopatías en pacientes con diabetes.

Se trata de un estudio transversal de dos meses de duración, en el que participaron pacientes diabéticos de la India. El sistema de IA usado, evalúa imágenes de una cámara de retina no midriática tomadas por trabajadores de la salud mínimamente capacitados sin necesidad de conexión a internet.

Estas fotografías fueron tomadas con la cámara de un smartphone tras la dilatación ocular de los pacientes con tropicamida al 1%. Se realizó una fotografía del segmento anterior y tres del fondo de ojo de 213 pacientes. El sistema de IA indicaba al fotógrafo que volviera a tomar las imágenes si estas no tenían suficiente calidad. Un cirujano especialista en vítreo-retina y un residente calificaron las imágenes y los resultados se compararon con el sistema de IA.

La sensibilidad y especificidad del sistema de IA para diagnosticar la retinopatía diabética referible (retinopatía diabética moderada no proliferativa, NPDR, por sus siglas en inglés) fue del 100% y del 88,4% respectivamente. Por otra parte, la sensibilidad y la especificidad para diagnosticar cualquier retinopatía diabética fue aproximadamente del 85% y del 92% respectivamente.

A pesar de los prometedores resultados, debemos tener en cuenta que se trata de un estudio comparativo en con una pequeña cohorte en la que un gran número de pacientes no padecía una retinopatía. Además, se desconoce como evalúa el sistema las patologías más significativas o si puede detectar otras concomitantes.

Una de las ventajas de este sistema es que se trata de una plataforma portátil y que se puede llevar a los pacientes sin necesidad de que ellos se desplacen a un centro de obtención de imágenes, y aumentar así la capacidad examinadora. Otro beneficio añadido es, que dado que los fotógrafos tenían una formación mínima y el sistema no necesita una conexión a internet, el coste de este cribado puede reducirse y llevarse a zonas que carezcan de esas infraestructuras.

Fuente: https://www.aao.org/editors-choice/smartphone-based-ai-system-shows-promising-accurac