Escrito por: Reena Mukamal
Revisado por: Robert T Chang MD , Ravi D Goel MD
Mayo. 09, 2019
Un nuevo estudio publicado en la edición de abril de Ophthalmology , la revista de la Academia Estadounidense de Oftalmología, descubrió que cuando se trata de diagnosticar la retinopatía diabética, los médicos y los sistemas de inteligencia artificial (IA) que trabajan juntos son más efectivos que cualquiera de los dos .
Si bien la investigación anterior se ha centrado en el rendimiento de los sistemas de IA en comparación con los especialistas humanos, este estudio va más allá para investigar cómo se puede usar la IA en un entorno clínico del mundo real. El objetivo era ver si la combinación de un médico y un algoritmo funcionaba mejor en el diagnóstico que un médico solo o el algoritmo solo.
El estudio de Oftalmología de abril evaluó a 10 oftalmólogos de diferentes entrenamientos y experiencias calificando 1,796 imágenes de pacientes diabéticos, de normales a graves. Los calificadores leen las imágenes de tres maneras: 1) sin el algoritmo, 2) con la calificación del algoritmo, o 3) con la calificación del algoritmo más una explicación de por qué el algoritmo produjo esa calificación. Ambos tipos de asistencia mejoraron la precisión diagnóstica de los médicos. También mejoró su confianza en el diagnóstico.
“Esta investigación destaca la ventaja del ‘efecto de segunda opinión’, donde la precisión de los médicos a menudo mejora cuando cuentan con la ayuda de un sistema experto que funciona como otro médico”, dijo Robert Chang, MD, profesor asistente de oftalmología en la Universidad de Stanford. Centro Médico. El Dr. Chang no participó en el estudio.
Más de 29 millones de estadounidenses tienen diabetes y están en riesgo de retinopatía diabética , una enfermedad ocular potencialmente cegadora. La detección y el tratamiento tempranos son esenciales para prevenir o minimizar la pérdida de visión. Por eso es tan importante que las personas con diabetes se realicen exámenes anuales. Pero no todos tienen acceso a un oftalmólogo u optometrista, y la precisión de los exámenes de detección puede variar significativamente entre los profesionales médicos. Un estudio encontró una tasa de error del 49 por ciento entre internistas, diabetólogos y residentes médicos en el diagnóstico de retinopatía diabética avanzada.
Es un desafío proporcionar acceso a exámenes precisos para millones de diabéticos. Un esfuerzo reciente es diseñar sistemas de inteligencia artificial para analizar e interpretar imágenes del ojo, como lo haría un médico o un evaluador humano. Estos algoritmos han sido entrenados para detectar la diferencia entre imágenes de ojos normales (sanos) y anormales (no saludables).
Estudios anteriores han encontrado que el software de IA que utiliza técnicas de aprendizaje profundo puede identificar los primeros signos de advertencia de retinopatía diabética a la par de los oftalmólogos y especialistas en retina certificados por la junta de EE. UU. Y, el primer dispositivo de detección de retinopatía diabética aprobado por la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU., El IDx-DR, ya se está utilizando en entornos de atención primaria para identificar a los pacientes para derivarlos a un especialista en ojos.
A medida que se entrenan nuevos sistemas de IA, estos algoritmos podrían ayudar a aumentar el acceso del paciente a los exámenes de detección de retinopatía diabética y otras enfermedades oculares. La IA mejorada también podría ayudar a reducir el costo al tiempo que mejora la precisión de la detección. En el futuro, los pacientes pueden visitar un quiosco de detección de salud que toma una imagen de los ojos y le dice si necesita ver a un médico y cuándo debe hacerlo.
Si bien este es un desarrollo prometedor, la asistencia de IA para la evaluación de la retinopatía diabética apenas está comenzando. Según el Dr. Chang, “cada algoritmo es tan bueno como los datos sobre los que se ha entrenado. Los conjuntos de datos deben ser lo suficientemente grandes y tener suficiente variedad para representar el mundo real ”. Y los médicos deben ponerse de acuerdo sobre definiciones estándar de consenso de oro y medidas de resultados de calidad para el tratamiento del paciente. Como los sistemas de inteligencia artificial se combinan con la inteligencia humana, tienen el potencial de revolucionar la atención al paciente.
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