Ojos_espejo_de_nuestra_salud_para_la_IA

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La detección de la retinopatía diabética, una complicación de la diabetes que puede conducir a la ceguera, generalmente sigue siendo difícil de acceder. “Lo hacen los optometristas, que incurren en costos para los pacientes, o los oftalmólogos, que tienen una gran demanda”, dice Andrée Boucher, endocrinóloga del Centro Hospitalario de la Universidad de Montreal (CHUM). Por eso, desde el verano pasado, la clínica de endocrinología de CHUM ha estado probando una plataforma de inteligencia artificial (AI) para detectarla y recomendar mejor a sus pacientes, según la urgencia, a los oftalmólogos.

“Es una plataforma de clasificación”, dice Yves-Stéphane Couture, vicepresidente de ventas de Diagnos, la compañía Brossard que ha desarrollado esta tecnología, que ya está establecida en otros quince países.

A partir de una imagen de la retina, los algoritmos detectan microaneurismas, exudados y nódulos algodonosos asociados con la enfermedad. Luego, evalúan la gravedad y sugieren la demora antes de que el paciente deba ser visto o tratado por esta enfermedad. Una mano de ayuda para los médicos generales o especialistas médicos que no son expertos en los ojos.

Diagnos lleva trabajando desde 2012 en esta herramienta. Ella ha hecho aprendizaje automático con más de 200,000 imágenes de retina anotadas por optometristas u oftalmólogos. La PYME tenía acceso a una gran base de datos ya clasificada debido a un software de telemedicina que había puesto en servicio anteriormente. Luego, los algoritmos continúan ajustándose con las nuevas imágenes procesadas.

La compañía está buscando el desarrollo de algoritmos para automatizar y detectar la retinopatía hipertensiva relacionada con la hipertensión arterial. “No podemos detener la progresión de la retinopatía diabética si no resolvemos también los problemas de hipertensión”, dice Hadi Chakor, Director Médico de Diagnóstico.

Si estas herramientas se utilizan para evaluar mejor el estado de salud actual del paciente, Diagnos ha estado trabajando en paralelo durante un año para desarrollar, aún utilizando la IA, una herramienta que ayudaría en particular a anticipar accidentes cerebrovasculares. “A partir de una imagen del ojo centrada en [los vasos sanguíneos], se pueden predecir los eventos cardiovasculares”, dice Chakor.

Predecir el Alzheimer

Predicir un problema de salud con una imagen del ojo es lo que los jóvenes Optina e Imagia de Montreal, que han estado colaborando en la investigación desde el verano, también están buscando. Su objetivo ? Detección precoz, utilizando IA, de la enfermedad de Alzheimer.

En Optina, la ambición es desarrollar para el Alzheimer lo que representa la mamografía para el cáncer de mama. El SME ha creado una cámara que toma cien fotos del fondo en un segundo. Luego, desarrolló internamente algoritmos para analizar las longitudes de onda en las imágenes comparándolas con los resultados, para los mismos pacientes, de la tomografía por emisión de positrones (PET).

Esta última tecnología de imágenes puede detectar una acumulación en el cerebro de las proteínas beta-amiloides, cuyas placas a menudo se asocian con la aparición de la enfermedad de Alzheimer, incluso si algunas personas la presentan sin desarrollar síntomas. La PET se ha convertido en una herramienta de elección para diagnosticar mejor esta enfermedad, a pesar de sus altos costos y su acceso limitado. Con una tecnología basada en imágenes del ojo, “somos tan precisos como un radiólogo con PET”, dice Marie-Claude Marchand, Vicepresidente de Desarrollo de Negocios en Optina. La PYME actualmente está tomando medidas para obtener las autorizaciones de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), el equivalente de Health Canada en los Estados Unidos.

Pero Optina todavía quiere predecir mejor el desarrollo de agregados beta-amiloides. Es por eso que comenzó una colaboración con Imagia. Esta pyme está atrayendo atención debido a la IA que ha desarrollado para ayudar a diagnosticar los cánceres. Uno de sus programas permite, entre otras cosas, dirigir a un médico en tiempo real para saber si un pólipo, filmado durante la colonoscopia, es benigno o maligno. Pero Imagia está más interesada en desarrollar IA para desarrollar pruebas no invasivas y económicas para acelerar el acceso al tratamiento.

“Tenemos arquitecturas de aprendizaje profundo que han sido capacitadas en tareas de reconocimiento de imágenes en el campo médico”, explica Martine Bertrand, investigadora científica de Imagia. Tomamos estas arquitecturas que ya están capacitadas para pequeños conjuntos de datos, como las de Optina actualmente, y las usamos para extraer una serie de valores que codifican patrones en la imagen […] Lo que estamos tratando de encontrar entre los valores, es decir, si hay alguno que se correlaciona con la presencia de agregados de beta-amiloide. El enfoque permite el descubrimiento de biomarcadores, en este caso asociado con la acumulación de proteínas cerca de los vasos sanguíneos.

Sin embargo, la detección de la presencia o la predicción del desarrollo de placas de beta-amiloide deben combinarse con otras pruebas para establecer un diagnóstico de alzheimer. Pero Alexandre Le Bouthillier, cofundador de Imagia, mira más allá del diagnóstico: espera que esta tecnología, una vez desarrollada, promueva el descubrimiento de nuevas terapias. “¿Veremos variaciones en la señal cuando se pruebe un nuevo tratamiento? Al tener pruebas no invasivas, podríamos hacer un mejor seguimiento de este paciente durante un estudio clínico “, dice.

“El ojo es mucho más que un reflejo del alma: hay muchas cosas realmente interesantes que hacer con la medicina preventiva“, Alexandre Le Bouthillier, fundador de Imagia.