Un algoritmo de Inteligencia artificial (IA) detecta rápidamente la severidad de la DMAE

La tecnología, la primera en su tipo, predice el riesgo de progresión de la degeneración macular relacionada con la edad y ayuda a preservar la visión.

Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por investigadores del New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai (NYEE) puede detectar con rapidez y precisión la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE), una de las principales causas de pérdida de visión en los Estados Unidos.

En la DMAE, la zona central de la retina llamada mácula -la ubicación de la visión central- se deteriora, lo que conduce a una visión borrosa que puede empeorar drásticamente con el tiempo. El estudio, publicado en la edición de abril/mayo de Translational Vision Science and Technology, es el primero en mostrar que la tecnología de IA puede ayudar a los médicos a predecir el riesgo de progresión y severidad de la DMAE, lo que puede incitar a los pacientes a recibir un tratamiento médico más temprano y salvar su vista.

“Estamos entusiasmados por haber construido una forma de aprendizaje profundo de la IA que puede ser entrenada para igualar el trabajo de un experto humano para diagnosticar con precisión el grado y la etapa de la DMAE basado en el escaneo de fotografías de la retina, sin usar otra información. Este es un paso importante para identificar a las personas en riesgo de padecer DMAE en etapa tardía y puede ayudarles a obtener una rápida derivación a un especialista de la visión para un tratamiento preventivo y oportuno”, explica el investigador principal R. Theodore Smith, MD, PhD, Profesor de Oftalmología en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai. “Este algoritmo puede aplicarse fácilmente en el panorama de la telemedicina oftalmológica a medida que la práctica de la medicina se transforma bajo el impacto de la pandemia de COVID para pasar a la ‘medicina a distancia’. Por ejemplo, nuestras grandes instalaciones ambulatorias pueden colocar estratégicamente quioscos de teleoftalmología con cámaras de bajo costo que toman estas imágenes de la retina para detectar la DMAE en poblaciones desatendidas. El algoritmo de IA generaría resultados instantáneos, de manera que los pacientes obtengan un diagnóstico inmediato, y si necesitan atención adicional, podrían tener un seguimiento el mismo día en un centro oftalmológico cercano. Esto puede convertirse en una herramienta importante y rentable para los grupos de alto riesgo o de bajos ingresos que pueden no tener acceso directo o frecuente a los exámenes oculares, ya que la detección temprana es fundamental para prevenir la DMAE. Esto no sólo ayudará a un diagnóstico rápido, sino que también ayudará a cerrar las brechas en las desigualdades en materia de salud”.

Los investigadores del NYEE desarrollaron modelos de detección y predicción de IA de aprendizaje profundo utilizando datos del Estudio de Enfermedades Oculares Relacionadas con la Edad, un gran estudio sobre la DMAE durante 15 años patrocinado por los Institutos Nacionales de Salud. Los pacientes entre 55 y 80 años fueron agrupados en categorías para DMAE normal, temprana, intermedia y avanzada o tardía. Para la evaluación, los investigadores tomaron 116.875 fotos de fondo de ojo en color (imágenes que capturan la superficie interior del ojo) de 4.139 participantes y entrenaron el algoritmo para clasificarlos como “no”, “temprano”, “intermedio” o “avanzado” de la DMAE en una escala de gravedad de 12 niveles para que coincidieran con los resultados de los expertos humanos. En general, su algoritmo logró una precisión del 98 por ciento al cotejar las decisiones de los expertos.

Los investigadores del Monte Sinaí tomaron entonces las puntuaciones de gravedad y las combinaron con los datos clínicos sociodemográficos de los pacientes (incluyendo edad, sexo e historial médico, como enfermedades cardíacas o diabetes, dieta y consumo de tabaco) y otros datos de imágenes en un segundo algoritmo para predecir la progresión de la DMAE, específicamente el riesgo de progresión a una DMAE tardía en uno o dos años. Entrenaron y validaron el modelo de aprendizaje predictivo en 923 participantes que tenían una progresión de la DMAE en dos años, 901 pacientes que tenían una progresión en un año y 2.840 pacientes que no progresaban en dos años. El modelo de IA refinó aún más el riesgo de progresión a la DMAE tardía para que los investigadores pudieran predecir el tipo exacto de progresión de la DMAE tardía, ya fuera seca o húmeda. La DMAE seca se desarrolla más lentamente; las capas de la mácula se adelgazan progresivamente y pierden su función. En la DMAE húmeda, que es más rápida, se forman vasos sanguíneos anormales detrás de la retina que tienen fugas.

“El programa de predicción generará un informe que puede ayudar a los oftalmólogos a asesorar a los pacientes con DMAE sobre su riesgo de progresión basándose en las fotografías de la retina y otras variables de estilo de vida (dieta y tabaquismo) y demográficas: edad, sexo e historial médico. El oftalmólogo puede entonces recomendar cambios en los factores modificables tras consultar con la familia y el médico de atención primaria, y los pacientes de alto riesgo podrán ser atendidos con mayor rapidez”, explica el Dr. Smith. “La tecnología no invasiva propuesta avanza, por lo tanto, de dos maneras: primero examinamos grandes volúmenes de pacientes en la comunidad para encontrar a los pacientes de alto riesgo con DMAE intermedia y avanzada para remitirlos a un oftalmólogo, y segundo, ayudamos al oftalmólogo a manejar estos pacientes prediciendo si desarrollarán DMAE tardía en uno o dos años. Esto puede permitir que la detección se realice de manera más eficiente y costo-efectiva en los centros de atención primaria, con la detección de un grupo de riesgo mucho más pequeño para su derivación a una atención especializada”.

El New York Eye and Ear Infirmary del Monte Sinaí ha estado probando el algoritmo de detección y clasificación de la DMAE en sus clínicas oftalmológicas y ha obtenido resultados satisfactorios. Los investigadores dicen que una vez que estos sistemas se pongan en funcionamiento para su uso generalizado con cámaras automatizadas y baratas en las instalaciones de atención primaria, los pacientes tendrán acceso a una detección rápida y no invasiva de la DMAE.

Un algoritmo de IA detecta rápidamente la severidad de la DMAE

Imagen: ALEXLMX, THINKSTOCK.COM

Traducción: Asociación Mácula Retina.

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