La inteligencia artificial se aplicará para diagnosticar la ceguera gracias a un equipo de investigación de UC San Diego Health y la University of California San Diego School of Medicine. Estos investigadores están usando el aprendizaje automático como base de una herramienta computacional capaz, según informan desde EurekAlert, de detectar la ceguera común en enfermedades de la retina.

Los resultados, publicados en Cell, explican cómo usaron una red neuronal para revisar más de 200.000 exploraciones oculares hechas con tomografía por coherencia óptica, una tecnología nada invasiva que rebota la luz de la retina para realizar representaciones en 2 y 3D del tejido. Los enfoques computaciones que se hacen en la actualidad, son laboriosos, caros y precisas de millones de imágenes para entrenar a la inteligencia artificial.

"La inteligencia artificial tiene un gran potencial para revolucionar el diagnóstico y la gestión de la enfermedad realizando análisis y clasificaciones que involucran una gran cantidad de datos que son difíciles para los humanos y ellos los hacen rápidamente", explicó Kang Zhang, uno de los investigadores.

El equipo de desarrollo usó el aprendizaje por transferencia para que el conocimiento adquirido se almacenara en un ordenador. Una red neuronal de inteligencia artificial optimizada para reconocer ciertas estructuras anatómicas del ojo, como el nervio óptico, la córnea o la retina, puede analizarse y localizarse con más eficacia que cuando se examinan las imágenes de un ojo completo.  Esto facilita que la inteligencia artificial aprenda con menos datos que en el sistema tradicional.

Velocidad y precisión

Los investigadores añadieron pruebas de oclusión para que el ordenador identificara las áreas de más interés en cada imagen. Según Zhan, el aprendizaje automático suele ser como “una caja negra” en la que no se sabe nada de lo que pasa, apuntó. El estudio se centró en 2 causas de ceguera: una el edema macular diabético y otra la denegación macular, ambas patologías detectables si se detectasen a tiempo.

“Con las pruebas de oclusión, la computadora puede decirnos dónde se ve en una imagen para llegar a un diagnóstico, para que podamos descubrir por qué el sistema obtuvo el resultado. Esto hace que el sistema sea más transparente y aumenta nuestra confianza en el diagnóstico", comentó Zhang.

Luego, aseguró que los descubrimientos mostraban que la inteligencia artificial tenía muchas aplicaciones potenciales, entre ellas la de diferenciar lesiones malignas de lesiones benignas que se detectaran en las exploraciones. También puntualizó que esto daría una mejor atención al paciente a largo plazo.

También para la neumonía

Los diagnósticos hechos con inteligencia artificial se compararon con los de diagnósticos de 5 oftalmólogos que hicieron las mismas exploraciones. La inteligencia artificial hizo, además del diagnóstico médico, unas recomendaciones sobre el tratamiento que no se había llevado a cabo en estudios anteriores.

El ordenador se comportó de un modo muy similar al del oftalmólogo y era capaz de decidir si el paciente debería recibir tratamiento o no a los 30 segundos con una precisión del 95%. Esta velocidad y precisión suponía un avance en el diagnóstico y tratamiento médico, según Zhang, quien expuso que la atención médica muchas veces resultaba larga y poco efectiva porque se derivaba al paciente al médico general en bastantes ocasiones, en lugar de al especialista.  

Los científicos no solo hicieron con enfermedades oculares; también se usó la inteligencia artificial para diagnosticar neumonía en niños, una de las primeras causas de muerte en menores de 5 año. El ordenador era capaz de distinguir una neumonía viral de una bacteriana con un acierto superior al 90%.