Con un fin claro de poner la tecnología y el procesamiento de datos al servicio de la salud, un grupo de investigadores liderados por Margarita Gamarra, doctora en Ingeniería de Sistemas y Computación e integrante del grupo de investigación en Redes de Computadores e Ingeniería de Software (GReCIS) de la Universidad del Norte, ideó una herramienta que ayuda a la detección de enfermedades oculares.
Es así como a través del procesamiento de imágenes de fondo de ojo, utilizando técnicas de deep learning se puede dar un diagnóstico temprano de enfermedades visuales, como la retinopatía diabética, la cual es una consecuencia de la diabetes.
Y es que este tipo de enfermedades pueden llevar a una degeneración severa de la visión si no se detectan a tiempo.
En sus primeras etapas, estas condiciones se manifiestan a través de pequeñas lesiones en la retina, difíciles de observar con métodos tradicionales. Sin embargo, aquí es donde la tecnología desarrollada por el equipo de Gamarra, en asociación con la Universidad Rovira i Virgili en Tarragona, España, se destaca.
“Siempre me ha apasionado el tratamiento de imágenes médicas porque son un gran apoyo en el área de la salud y desde la ingeniería se pueden soportar ciertos procesos”, puntualiza la doctora en Ingeniería.
Su funcionamiento
De acuerdo con Margarita Gamarra, la herramienta se basa en imágenes de fondo de ojo que se les toman a los pacientes en los que se observa su retina.
“Las enfermedades que queremos detectar con este proyecto son enfermedades que están asociadas como consecuencias de la diabetes. Entonces son pacientes diabéticos que tienen alguna complicación y allí se ve afectada la retina”, explicó la docente a EL HERALDO.
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Es por ello que a través de estas imágenes, la herramienta detecta ciertas anomalías, hace una inspección y dependiendo del tipo de anomalías y de la cantidad que tenga ese paciente, hay un grado de severidad de esta enfermedad.
“Lo que tratamos de hacer con este proyecto es que la herramienta, basada en ciertas técnicas de Inteligencia Artificial, pueda detectar esas anomalías. Que no siempre es fácil de hacerlo y que requiere la inspección de un experto. La idea es que tome esa imagen, que es captada por equipo médico, la reciba y la analice, es decir, pueda decirle al médico dónde están las anomalías, le asigne un grado de severidad, o el nivel de avance de la enfermedad y a partir de ahí el médico pueda tomar una decisión”.
Este proceso que explica la ingeniera toma algunos segundos desde que recibe la imagen. Es decir, puede dar un diagnóstico, que de acuerdo a la tasa de precisión es de alrededor del 90 %, en un momento rápido.
No obstante, “lo que sí requiere mucho más trabajo es el entrenamiento de la herramienta, su creación, se entrene, tome todas esas imágenes, aprenda dónde están las lesiones y finalmente pueda tener una detección pues mucho más precisa”.
Acompañamiento médico
Además, aunque puede dar un diagnóstico, no está pensada para el paciente sino para el profesional de la salud. Son ellos quienes podrán acceder a ellas pues son los que pueden determinar el tratamiento. “Todas estas herramientas lo que ofrecen es eso una ayuda para el médico, es el que tiene la última palabra. Hay una evaluación inicial que da la herramienta, pero el médico es quien determina la veracidad de la herramienta, porque no es infalible”.
Su disponibilidad
En estos momentos la herramienta se encuentra en fases de crear la interfaz para que el médico pueda hacer uso de esta cual aplicación o página web de la manera más intuitiva y sencilla para todos, pues el algoritmo ya ha sido creado y probado.
“El diseño de la interfaz es algo más de aplicación, entonces podría digamos realizarse en unos 6 a 8 meses, teniendo el personal de apoyo para hacerlo y ya se podría entregar como una primera versión ya disponible para el usuario que es el médico. Y de ahí se van teniendo retroalimentaciones y mejorando el software en la parte de usabilidad”, concluyó Gamarra.
