La telemedicina es el diagnóstico y la gestión remotos de los pacientes que utilizan tecnologías de telecomunicaciones (por ejemplo, telefonía, una red informática local o Internet). La detección de la telemedicina en oftalmología generalmente implica la recolección remota de imágenes, típicamente fotos de fondo, con el análisis subsiguiente para identificar a los pacientes que tienen una enfermedad ocular justificada por la remisión. Existen programas de detección para varias enfermedades oftálmicas, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad, el glaucoma y la retinopatía hipertensiva. Este artículo se centra en el uso de la telemedicina en la detección de la retinopatía diabética (DR) y la retinopatía de la prematuridad (ROP).
OPORTUNIDADES EN DR
DR es la principal causa de ceguera en la población en edad de trabajar del mundo. 1 Para identificar DR, existe una carga de efectivamente evaluar a más de 30 millones de personas con diabetes en los Estados Unidos cada año. 2 Se espera que esta carga de detección crezca a cerca de 45 millones de pacientes con diabetes en los Estados Unidos en el año 2030. 3
Al mismo tiempo, el acceso a los proveedores de atención oftalmológica calificados para los exámenes cara a cara tradicionales es muy limitado. En el mundo desarrollado, se estima que el 30% de los pacientes con diabetes no tienen acceso inmediato a la atención ocular. 4 Para el mundo en desarrollo, el cribado DR está muy limitado y en muchos casos no está disponible.
Figura 1. Un ejemplo de flujo de trabajo de una plataforma de software de detección de DR. Una cámara de fondo portátil se despliega en el sitio de detección, donde las imágenes capturadas se transmiten de forma segura a la plataforma de software de la nube para su análisis. El análisis de imágenes puede tener lugar en cualquier lugar, dado que el software de la nube está basado en la web y puede ser accedido por cualquier navegador estándar. El software de lectura genera automáticamente un informe para la fuente de referencia y, en algunos casos, para el paciente, lo que puede facilitar el cumplimiento de los exámenes de seguimiento.
Inteligencia artificial
Ha habido un aumento en el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el campo de la medicina en los últimos años para ayudar a mejorar la detección patológica del cáncer y la interpretación de las imágenes de radiología. Se descubrió que un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por investigadores de Google era capaz de interpretar fotografías de fondo que representaban varias etapas de DR al menos con la misma precisión que una cohorte de oftalmólogos. 15,5
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