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¿Cómo funcionan los sistemas automatizados de inteligencia artificial para la detección de la retinopatía diabética?

Ojo con retinosis pigmentaria
La retinopatía diabética es la principal causa de ceguera prevenible en los estadounidenses en edad laboral.

Esa es la pregunta que se responden en un estudio de la Universidad de Washington publicado por la Asociación Americana de la Diabetes (ADA, por sus siglas en inglés), en el que se analiza siete sistemas automatizados de detección de retinopatía diabética (RD) con inteligencia artificial.

El estudio es de vital importancia, ya que la RD es la principal causa de ceguera prevenible en los estadounidenses en edad laboral; si se la detecta y trata en una etapa temprana, se puede evitar la ceguera irreversible en quienes la padecen.

Con el aumento de la prevalencia mundial de la retinopatía diabética (RD), su detección automática se ha hecho necesario para los entornos de atención primaria. Dos algoritmos de detección de DR basados ​​en inteligencia artificial automatizada (IA) cuentan con la aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés). Varios otros están bajo consideración mientras se usan clínicamente en otros países, pero su desempeño en el mundo real no se ha evaluado sistemáticamente.

El estudio evaluó un total de 311.604 imágenes de la retina de 23.724 personas que se presentaron para la detección de la RD. Cinco las empresas proporcionaron siete algoritmos, incluido uno con la aprobación de la FDA, que analizaban de forma independiente todos los escaneos, independientemente de la calidad de la imagen.

El estudio concluye que los algoritmos de detección de RD mostraron diferencias de rendimiento significativas. Estos resultados abogan por pruebas rigurosas de todos estos algoritmos en datos del mundo real antes de su implementación clínica.

A través de este enlace, puede acceder al estudio.