Mejorarán sistema para prevenir pérdida de visión por diabetes
Investigadores desarrollarán una herramienta que asistirá a los profesionales de la salud en la detección y diagnóstico automático de la retinopatía diabética basado en un enfoque de aprendizaje neuro-evolutivo, que es una técnica de Inteligencia Artificial. El proyecto ya cuenta con un protocolo de adquisición de imágenes de fondo de ojo y ha propuesto un algoritmo para mejorar el contraste de las imágenes de la retina.
Para estudiar la Retinopatía Diabética (RD) los oftalmólogos a menudo utilizan las imágenes de fondo de ojo a color, teniendo en cuenta varios elementos relacionados a dicha complicación, como hemorragias, microaneurismas, etc.
Los profesionales se encuentran trabajando con los pacientes que acuden al servicio de Retina, dependiente de la Cátedra de Oftalmología del Hospital de Clínicas de la Universidad Nacional de Asunción (UNA) para adquirir las imágenes de fondo de ojo. Para ello las personas atendidas son entrevistadas y registradas en una ficha, luego se aplica una gota de fotorretin (colirio, producto para la dilatación pupilar) en los ojos cada 15 minutos por 2 veces. Después de 30 minutos y al constatarse la dilatación pupilar completa se realiza el examen de retina con Oftalmoscopio indirecto y luego se procede a realizar una retinografía color en una habitación oscura con un retinógrafo (Máquina).
A medida que se obtienen las imágenes se analizan y evalúan algoritmos de mejora de contraste de la imagen. Estas imágenes, pasan por un proceso de clasificación por parte de los profesionales de la salud y son utilizadas para el entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial para modelar el diagnóstico automático de la retinopatía diabética. Debido a que la cantidad de imágenes obtenidas es aún bajo, los algoritmos fueron pre-entrenados con bases de datos abiertas de fondo de ojo, con lo cual se están consiguiendo mejores resultados en las pruebas experimentales.
El Dr. Miguel García, investigador del proyecto explicó que uno de los beneficios más importantes del proyecto es el desarrollo de un software que servirá de soporte al personal sanitario. El proyecto, además, tiene otros aportes como la formación de recursos humanos, una base de datos a nivel país de imágenes de fondo de ojo clasificadas en distintas patologías. “De alguna forma el componente humano del proyecto se está formando en las técnicas de Inteligencia Artificial, también se va a contar con una base de datos de manera a que el Paraguay tenga un panorama de cómo va la enfermedad y cómo incide en la población”. Mencionó el Dr. García.
Según informes de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el número de diabéticos irá en aumento. Se estima que para 2030 habrá 366 millones de personas que padecen esta enfermedad. En Paraguay, el servicio de oftalmología del Instituto de Previsión Social (IPS) atiende a alrededor de 3000 personas por secuelas oculares debido a la diabetes de los cuales aproximadamente el 8% son graves.
Los investigadores que integran el equipo son: Miguel García Torres, Julio César Mello Román, Pedro Esteban Gardel Sotomayor, José Luis Vázquez, Diego Pinto, Jacques Facon, Diego Aquino, Verónica Elisa Castillo Benítez, Ingrid Castro y Jordán Ayala.
El proyecto de investigación denominado “Detección automática de retinopatía diabética utilizando algoritmos neuro-evolutivos” recibirá G. 500.000.000 por parte del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) a través del Programa PROCIENCIA con apoyo del FEEI y es ejecutado por la Universidad Americana.
