SINGAPUR: Los exámenes anuales de retinopatía diabética para prevenir la pérdida de visión serán más eficientes, más precisos y más rentables con el nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado por el Centro Nacional de Ojos de Singapur (SNEC), el Instituto de Investigación de Ojos de Singapur (SERI) y Universidad Nacional de Singapur (NUS) Escuela de Informática.
De acuerdo con la declaración conjunta publicada el jueves (14 de diciembre), la tecnología de inteligencia artificial utiliza un Sistema de aprendizaje profundo (DLS), que piensa y toma decisiones como la inteligencia humana, para diferenciar a las personas con y sin las condiciones de los ojos.
El estudio fue publicado en el Journal of American Medical Association el 12 de diciembre.
“Desarrollamos y entrenamos una DLS para clasificar la imagen retiniana en personas con y sin retinopatía diabética referable, sospechosos de glaucoma referible y degeneración macular relacionada con la edad”, dijo el profesor Wong Tien Yin, autor principal del estudio, que también es director médico del SNEC y presidente de seri.
“Una vez que se capacitó a este DLS, lo probamos y validamos para detectar estas condiciones oculares utilizando conjuntos de datos separados, incluidos 10 conjuntos de datos externos de poblaciones multiétnicas en diferentes países”.
Los 30 co-investigadores utilizaron el primer y mayor conjunto de datos del mundo que consta de casi 500,000 imágenes de la retina para evaluar el uso de la DSL, dijo el Profesor Asistente Daniel Ting, autor principal y jefe clínico del equipo de SNEC de SingHealth Duke-NUS.
“El sistema tiene una sensibilidad superior al 90 por ciento y una especificidad superior al 85 por ciento para detectar estas condiciones”, dijo el profesor Lee Mong Li Janice, del Departamento de Ciencias de la Computación de la NUS School of Computing, quien también es uno de los estudiantes de último año del estudio. autores
Alrededor de 180,000 de los 600,000 singapurenses con diabetes tienen retinopatía diabética, una afección ocular que puede provocar ceguera. Y la retinopatía diabética es la principal causa de ceguera prevenible entre los adultos que trabajan en Singapur.
Una de cada tres personas con diabetes tiene retinopatía diabética, aunque cinco de las seis personas que padecen la afección ocular no lo saben, según el comunicado de prensa conjunto.
Para abordar la situación, se estableció el Programa de Retinopatía Diabética Integrada de Singapur (SiDRP), y en 2017, se examinó a 100,000 personas con diabetes en 18 clínicas de atención primaria en Singapur.
Sin embargo, SiDRP se basa principalmente en la “clasificación humana” de las fotografías de la retina realizadas por un equipo de graduadores profesionales u optometristas capacitados.
Con la creciente prevalencia de la diabetes, el SiDRP y otros programas de detección de retinopatía diabética se ven afectados por la disponibilidad, capacitación y retención de estos graduadores profesionales y optometristas, así como por el acceso y la sostenibilidad financiera a largo plazo.
El DLS basado en la IA – la creación del equipo clínico de SNEC y SERI (incluidos el Profesor Wong y el Profesor Asistente Ting) y el equipo técnico de la Escuela de Informática NUS (incluido el Profesor Lee, el Profesor Wynne Hsu y el Dr. Gilbert Lim) – es dirigido a aumentar la “eficiencia y reducir el costo de detección de la retinopatía diabética mediante el reemplazo de una gran proporción de lo que ahora requiere ‘evaluación humana'”, dijo el profesor Wong.
“Será más fácil establecer programas de detección de retinopatía diabética en comunidades en el futuro, lo que en gran parte se podría realizar de forma automática por DLS”, agregó el profesor Wong, quien también es presidente de oftalmología y vicedecano en la Escuela de Medicina Duke-NUS de NUS.
“También ahorrará costos y mejorará la eficiencia del sistema de atención médica al permitir que los oftalmólogos y optometristas se concentren en el tratamiento de los casos de retinopatía diabética que requieren tratamiento”.
El sistema AI se encuentra actualmente en la fase de prueba beta y se utiliza en SiDRP junto con los graduadores humanos. También están aumentando los conjuntos de datos de todo el mundo, con el objetivo de lograr cinco millones de imágenes en los próximos cinco años.
Los investigadores también están estudiando el desarrollo de algoritmos más complejos para diferentes niveles de severidad de la retinopatía diabética y la predicción de la incidencia y progresión de la retinopatía diabética, dijo el profesor Hsu, del Departamento de Ciencias de la Computación de la NUS School of Computing, que también es uno de los socios principales. Autores del artículo.
También analizarán las complicaciones relacionadas con la diabetes, como los accidentes cerebrovasculares, las enfermedades coronarias y las enfermedades renales crónicas, dijo el profesor Hsu.
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