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IA ofrece diagnóstico inmediato para enfermedades oculares graves, encuentra investigación

La inteligencia artificial podría diagnosticar las afecciones oculares en cuestión de segundos y con la misma precisión que los expertos humanos, según un estudio.

El Fideicomiso de la Fundación Moorfields Eye Hospital NHS podría recurrir a la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar enfermedades oculares graves y, potencialmente, salvar la vista de cientos de miles de pacientes.

Junto con DeepMind Health y el Instituto de Oftalmología del University College de Londres, Moorfields ha publicado datos de investigación de un estudio que utiliza la IA para diagnosticar afecciones oculares.

Utilizando alrededor de un millón de exploraciones oculares despersonalizadas, cubriendo más de 50 afecciones oculares, el sistema de inteligencia artificial de DeepMind detectó la enfermedad y recomendó un tratamiento posterior.

El siguiente paso es someter el sistema a una serie de ensayos clínicos, así como la aprobación de los reguladores. De aprobarse, el sistema de IA estaría disponible para la red de 30 hospitales y clínicas comunitarias de Moorfields Eye Hospital en los próximos cinco años. Esto podría ayudar a 300.000 pacientes por año.

Los profesionales de la vista confían actualmente en los escaneos de tomografía de coherencia óptica (OCT) para analizar la condición de los ojos de un paciente. Pero se necesitan especialistas capacitados y tiempo para analizar estas exploraciones complejas, lo que ralentiza el diagnóstico y el tratamiento, según Pearse Keane, oftalmólogo consultor de Moorfields.

"Uno de los desafíos que enfrentamos es poder analizar las exploraciones de OCT y hacer el diagnóstico de manera oportuna. Desafortunadamente, eso demora que las personas reciban el tratamiento que necesitan. Toda la evidencia sugiere que si podemos obtener un diagnóstico más temprano, podemos comenzar el tratamiento más temprano y podemos salvar la vista".

La IA podrá analizar los datos en segundos, pero al mismo nivel que un experto humano.

Utiliza dos "redes": La primera muestra un mapa del ojo y dónde ha encontrado un problema; el segundo analiza esta imagen y proporciona un diagnóstico y recomendación para la derivación. Tener los dos sistemas está diseñado para evitar el análisis de caja negra, donde la IA presenta su recomendación, pero no demuestra cómo llegó a esa decisión.

El sistema también dará una calificación porcentual de qué tan cierto es en su diagnóstico.

El responsable de investigación de DeepMind Health, Trevor Back, dijo: "El sistema de inteligencia artificial que hemos podido desarrollar en colaboración con Moorfields es capaz de detectar una amplia gama de diferentes enfermedades que amenazan la visión en estas tomografías y con la precisión de un experto doctor”.

"También es capaz de hacerlo al tiempo que proporciona información que permite a los profesionales de la salud visual revisar la recomendación que hace. Entonces, el profesional de la visión puede analizar esa decisión y garantizar que se tome la decisión correcta para esos pacientes".

El cofundador y jefe de IA de la compañía, Mustafa Suleyman, dijo que el sistema de doble red era "de importancia crítica, ya que los profesionales de la visión siempre van a jugar un papel clave para decidir el tipo de atención y tratamiento que recibe un paciente".

"Permitirles examinar las recomendaciones de la tecnología es clave para hacer que el sistema se pueda utilizar en la práctica", dijo.

La tecnología funcionará con otros escáneres oculares o máquinas OCT desarrolladas en el futuro.

DeepMind ha estado bajo escrutinio en los últimos años por su acuerdo de intercambio de datos con el Fideicomiso de la Fundación NHS Royal Free. En 2016, la compañía pudo acceder a datos sobre 1,6 millones de pacientes con condiciones de salud que van desde el VIH hasta el aborto y la sobredosis de drogas, para su aplicación Streams.

En julio de 2017, la Oficina del Comisionado de Información (ICO) consideró que el acuerdo infringe la Ley de Derechos Humanos debido a la falta de información proporcionada a los pacientes sobre cómo se procesaron los datos o no darles el derecho a evitarlo.

Después de la investigación de la ICO, el fideicomiso aceptó la decisión y aceptó realizar los cambios necesarios en la aplicación.

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