Inteligencia artificial en Oftalmología

//Inteligencia artificial en Oftalmología

La aplicación de la inteligencia artificial en Oftalmología ya es una realidad. Incluso en ciertas ramas de la medicina ya ha logrado superar a los mejores especialistas, por ejemplo en el diagnóstico de tumores. La máquinas todavía están dando sus primeros pasos en quirófano, pero la incorporación de inteligencia artificial en consulta está cada vez más cerca.

La inteligencia artificial no es ninguna novedad, se lleva trabajando en ella desde mediados del siglo XX. El problema durante mucho tiempo ha sido que la tecnología disponible no era lo bastante potente. Actualmente se habla más de ella porque se han producido grandes avances. Ahora la tecnología permite equipar a la inteligencia artificial con grandes bases de datos y procesadores extremadamente potentes.

La inteligencia artificial consiste en hacer inteligentes a las máquinas y los programas. Cada vez más empresas y centros de investigación trabajan en el aprendizaje automático (machine learning), donde la propia maquina aprende por si sola. El aprendizaje profundo permite que las máquinas se entrenen a sí mismas para llegar a realizar determinadas tareas. Para ello se utilizan múltiples equipos informáticos que están interconectados, formando diferentes capas y trabajando con grandes cantidades de datos.

Es lo que se conoce como redes neuronales, y suelen tener de cientos a miles de capas. Para obtener conocimientos utilizan enfoques de aprendizaje lógico. La inteligencia artificial ahora mismo es especialmente efectiva para el reconocimiento de imágenes. Por eso ya está siendo utilizada en muchas especialidades de la medicina como radiología, dermatología, patología y ahora oftalmología.

Usos de la inteligencia artificial en Oftalmología

En la especialidad de oftalmología la inteligencia artificial puede empezar ayudando en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. A las máquinas se le dan unas instrucciones bien definidas que cómo realizar el diagnóstico, una gran base de datos de pacientes para diagnosticar, y otra base de datos para validar el aprendizaje. El resultado es una inteligencia artificial que tras analizar cientos de miles de casos está perfectamente preparada para diagnosticar la enfermedad con mayor objetividad y precisión que muchos especialistas experimentados.

Ya se está empezando a usar para detectar enfermedades de la retina como la retinopatía diabética, retinopatía del prematuro y edema macular diabético. Google por ejemplo tiene un proyecto en marcha basado en aprendizaje profundo para detectar la retinopatía diabética, una patología que puede provocar ceguera y que por desgracia están yendo en aumento. Para su diagnostico es necesario analizar imágenes del fondo de ojo, y como hemos explicado la inteligencia artificial esto lo hace fenomenal, de hecho ya en 2016 se publicaron los resultado de un estudio donde logró un indice de precisión en el diagnóstico casi perfecto 1.

El siguiente paso es proporcionar a estas redes neuronales mejores estándares de referencia, como la escala del Estudio de Tratamiento Temprano de Retinopatía Diabética (ETDRS) o imágenes de Tomografía de Coherencia Óptica (OCT). De esta manera las máquinas podrían llegar a explicarnos aspectos que hoy por hoy no somos capaces de explicar. Es decir, la inteligencia artificial llegará a realizar descubrimientos científicos completamente nuevos.

¿La inteligencia artificial va a reemplazar a los oftalmólogos?

Los oftalmólogos no van a ser reemplazados por la inteligencia artificial, al menos por ahora. El objetivo que se persigue actualmente es que sea un apoyo en la práctica clínica. Es decir, que ayuden a realizar diagnósticos más certeros y consistentes de todo tipo de enfermedades. Hoy por hoy la inteligencia artificial está lejos de poder reemplazar las habilidades de un oftalmólogo.

Sin duda será emocionante vivir la incorporación de la inteligencia artificial en Oftalmología. Aunque aún tiene mucho camino por recorrer hay grandes esperanzas depositadas en esta tecnología.

1. Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs

2018-07-12T16:18:16+00:00 5 julio 2018|

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