Inteligencia artificial contra la ceguera

India combate la ceguera causada por la diabetes con la ayuda de la Inteligencia Artificial.

El Aravind Eye Hospital tratará a cualquier persona que entre por la puerta, con o sin dinero.

Cada día, más de 2,000 personas llegan de toda la India y, a veces, desde otras partes del mundo, hacinándose en los pasillos y salas de espera de este hospital que ya tiene 43 años y que se encuentra en el extremo sur del país. Hace poco, Vt Muthusamy Ramalingamm, un residente local, entró en una habitación del segundo piso, se sentó y apoyó la barbilla en un pequeño dispositivo  que apuntaba una cámara hacia sus ojos.

Un técnico pulsó en una pantalla táctil en la parte posterior de un escáner ocular y, en cuestión de segundos, apareció un diagnóstico en la pared. Había signos de retinopatía diabética en ambos ojos, una patología que puede causar ceguera si no se trata a tiempo.

En la mayoría de los hospitales y clínicas de todo el mundo, médicos cualificados hacen este diagnóstico, examinan los ojos de un paciente e identifican las pequeñas lesiones, hemorragias y decoloración que señalan la ceguera por diabetes. Pero Aravind está intentando automatizar el proceso. Trabajando con un equipo de investigadores de inteligencia artificial de Google con sede en California, el hospital está probando un sistema que puede reconocer la patología por sí mismo.

Google y su compañía hermana Verily se centraron en este tipo de ceguera debido a su prevalencia y porque es el tipo de enfermedad que un sistema de IA puede detectar precozmente. Google no está saturando el hospital mientras prueba la tecnología.

Los investigadores esperan que este sistema de inteligencia artificial ayude a los médicos a evaluar a más pacientes en un país donde la retinopatía diabética es cada vez más frecuente. Según la Organización Mundial de la Salud, casi 70 millones de indios son diabéticos, y todos están en riesgo de ceguera. Pero el país no capacita a suficientes doctores para evaluarlos adecuadamente a todos. Por cada millón de personas en la India, sólo hay 11 oftalmólogos, según el Consejo Internacional de Oftalmología.

El proyecto es parte de un esfuerzo generalizado para construir e implementar sistemas que puedan detectar automáticamente signos de enfermedad en los exámenes médicos. Los hospitales en los Estados Unidos, Gran Bretaña y Singapur también han realizado ensayos clínicos con sistemas que detectan signos de ceguera por diabetes. Investigadores de todo el mundo están explorando tecnologías que detectan el cáncer, los accidentes cerebrovasculares, las enfermedades cardíacas y otras patologías en los rayos X y en las imágenes por resonancia magnética y tomografía computarizada.

El mes pasado, los reguladores certificaron el sistema ocular para su uso en Europa con el nombre de Verily. Y la Administración de Alimentos y Medicamentos aprobó recientemente un sistema similar en los Estados Unidos. Pero los hospitales van despacio al valorar la puesta en marcha de sistemas que son muy diferentes de la tecnología tradicionalmente utilizada para el cuidado de la salud.

El fundador de Aravind, Govindappa Venkataswamy, una figura icónica en la India que fue conocido como “Dr. V ”y que falleció en 2006, imaginó una red de hospitales y centros de la visión que funcionase como las franquicias de McDonald’s, que reprodujeran sistemáticamente formas económicas de atención ocular para personas de todo el país. Hay más de 40 centros de visión en la India.

Además de examinar a los pacientes en Madurai, una de las ciudades más grandes del sur de la India, el hospital planea instalar la tecnología de Google en las aldeas vecinas donde hay pocos o ningún oftalmólogo disponible. El nuevo sistema de IA podría ampliar radicalmente la cantidad de personas que pueden ser examinadas.

“En este momento, hay un cuello de botella cuando se trata sólo de examinar a los pacientes”, dijo el Dr. R. Kim, un sobrino del Dr. V que ahora trabaja como director médico en Aravind.

Detrás de los nuevos métodos de detección están las redes neuronales, sistemas matemáticos complejos que pueden aprender tareas mediante el análisis de grandes cantidades de datos. Al analizar millones de exploraciones de la retina que muestran signos de ceguera por diabetes, una red neuronal puede aprender a identificar la enfermedad por sí sola.

Una red neuronal es la misma tecnología que está mejorando rápidamente los servicios de reconocimiento facial , asistentes digitales parlantes , automóviles sin conductor y servicios de traducción instantánea como Google Translate.

Debido a que estos sistemas aprenden a partir de enormes cantidades de información, los investigadores aún luchan por comprender completamente cómo funcionan, y cómo se comportarán en última instancia. Pero algunos expertos creen que una vez que se perfeccionan, se prueban y se implementan adecuadamente, pueden mejorar fundamentalmente la atención médica.

En Aravind, las pantallas montadas en las paredes de las salas de espera traducen la información a los innumerables idiomas que se hablan en el hospital.

Durante su examen, el Sr. Ramalingamm, de 60 años, habló en tamil, el antiguo idioma del sur de la India y Sri Lanka. Dijo que estaba cómodo con una máquina que le diagnosticaba la enfermedad de su ojo, en parte porque sucedió muy rápido. Después de la selección inicial por el sistema de IA, los médicos podrían tratar los ojos, quizá con cirugía láser, para evitar la ceguera.

El sistema funciona a la par con oftalmólogos entrenados, según un estudio publicado en The Journal of the American Medical Association. Pero está lejos de reemplazar completamente a un médico.

Al comienzo del día, Pambaiyan Balusamy, de 55 años, estaba sentado en la misma habitación. El sistema de Google diagnosticó retinopatía “proliferativa” en su ojo izquierdo, la forma más grave de la enfermedad, pero no pudo reconocer la exploración de su ojo derecho, probablemente porque el ojo había desarrollado una catarata.

Los médicos a veces pueden hacer un diagnóstico cuando se enfrentan a cataratas y exámenes oculares borrosos. El sistema de Google todavía sigue batallando para hacerlo. Se entrena en gran parte con imágenes claras y sin obstrucciones de la retina, aunque Google está explorando el uso de imágenes de menor calidad.

Incluso con esta limitación, dijo el Dr. Kim, el sistema puede mejorar lo que los médicos pueden hacer por sí mismos. Aravind ya opera pequeños centros de visión en muchas de las ciudades y pueblos que rodean Madurai. La esperanza es que el sistema de Google pueda facilitar el examen de la vista en estas instalaciones y quizás en otros lugares del sur de la India.

Hoy en día, en estos centros de visión, los técnicos hacen exploraciones oculares y las envían a los médicos en Madurai para que las revisen. El diagnóstico automatizado puede agilizar y expandir el proceso, llegando a más personas en más lugares, el tipo de “McDonaldización” propugnada por el Dr. V.

La tecnología aún se enfrenta con obstáculos normativos en la India, en parte debido a la dificultad de navegar por la burocracia del país. Y aunque el sistema ocular de Google ahora está certificado para su uso en Europa, todavía está pendiente de aprobación en los Estados Unidos.

Luke Oakden-Rayner, director de investigación de imágenes médicas en el Hospital Royal Adelaide en Australia, dijo que estos sistemas podrían incluso necesitar nuevos marcos regulatorios porque las reglas existentes no siempre eran suficientes.

“No estoy convencido de que las personas se interesan lo suficiente por la seguridad de estos sistemas”, dijo.

Aunque estos sistemas de aprendizaje profundo son nuevos, difícilmente sean el primer esfuerzo para ayudar al diagnóstico a través de la tecnología informática. Como lo señaló el Dr. Oakden-Rayner, el software denominado CAD de seno, aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos en 1998, ha sido ampliamente adoptado en los Estados Unidos para ayudar a detectar el cáncer de seno, en parte porque Medicaid ofrece un reembolso cuando el Se utiliza la tecnología. Pero los estudios han demostrado que los resultados de los pacientes no mejoraron y en algunos casos se redujeron.

“En el papel, el sistema de Google funciona muy bien”, dijo el Dr. Oakden-Rayner. “Pero cuando lo extiendes a una gran población, puede haber problemas que no aparecen en años”.

Autor: Cade Metz.

Traducción: Asociación Mácula Retina.

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