• La inteligencia artificial puede ayudar, no reemplazar, a los oftalmólogos

    Escrito por Reena Mukamal
    Sep. 07, 2019

    Un nuevo estudio publicado en la edición de abril de Ophthalmology, la revista de la Academia Americana de Oftalmología, encontró que, cuando se trata de diagnosticar la retinopatía diabética, los médicos y los sistemas de inteligencia artificial (IA) en conjunto son más efectivos que cualquiera de los dos por sí solos.

    Si bien la investigación anterior se ha centrado en cómo se desempeñan los sistemas de IA en comparación con los especialistas humanos, este estudio va más allá e investiga cómo la IA puede ser utilizada en entornos clínicos del mundo real. El objetivo fue ver si la combinación de un médico y un algoritmo podría realizar mejor el diagnóstico que el médico o el algoritmo por sí solos.

    El estudio de Ophthalmology de abril, evaluó 10 oftalmólogos con diferentes niveles de capacitación y experiencia en cuanto a su capacidad de clasificar 1.796 imágenes de ojos de pacientes diabéticos, desde normales hasta severos. Los encargados de la clasificación interpretaron las imágenes de tres formas: 1) sin el algoritmo, 2) con la clasificación del algoritmo o 3) con la clasificación del algoritmo más una explicación de por qué se llegó a este nivel de clasificación con el algoritmo. Ambos tipos de ayuda mejoraron la precisión del diagnóstico médico. También mejoró la confianza de los médicos en su diagnóstico.

    Según el Dr. Robert Chang, profesor asistente de oftalmología del Centro Médico de la Universidad de Stanford, “Esta investigación destaca la ventaja del ‘efecto de segunda opinión’, donde la precisión de diagnóstico de los doctores generalmente mejora cuando tienen la ayuda de un sistema experto que actúa como si fuera otro médico”. El Dr. Chang no participó en el estudio.

    Más de 29 millones de norteamericanos tienen diabetes y están en riesgo de retinopatía diabética, una enfermedad que puede llevar potencialmente a la ceguera. Su detección y tratamiento tempranos son esenciales para prevenir o minimizar la pérdida de visión. De ahí la importancia de que quienes tienen diabetes se hagan exámenes anuales de detección. Sin embargo, no todos tienen acceso a un oftalmólogo o un optómetra y la precisión de los exámenes de detección puede variar significativamente entre los médicos. Un estudio encontró una tasa de error de 49 por ciento entre los internistas, los diabetólogos y los residentes de medicina en el diagnóstico de retinopatía diabética.

    Es un reto ofrecer acceso a un sistema de detección adecuado para millones de diabéticos. Un esfuerzo reciente está diseñando sistemas de inteligencia artificial para analizar e interpretar imágenes del ojo, como lo haría un médico o un clasificador humano. Estos algoritmos han sido entrenados para detectar la diferencia entre imágenes de ojos normales (sanos) y anormales (enfermos).

    Estudios previos han encontrado que el software de IA que utiliza técnicas de aprendizaje profundo, puede identificar los signos tempranos de retinopatía diabética al igual que los oftalmólogos y especialistas en retina certificados por la junta estadounidense. Además el primer dispositivo basado en IA para detección de la retinopatía diabética aprobado por la Administración de Alimentos y Drogas de Estados Unidos, — el IDx-DR — está siendo ya utilizado en servicios médicos de atención primaria para identificar a los pacientes que deben ser remitidos a un especialista en oftalmología.

    A medida que se entrenan los sistemas de IA, estos algoritmos podrían ayudar a aumentar el acceso de los pacientes a programas de detección de retinopatía diabética y otras enfermedades oculares. La IA mejorada podría también ayudar a reducir costos y mejorar la precisión del tamizaje. En el futuro, los pacientes podrán ir a una cabina de detección que toma una imagen de sus ojos e indica si deben consultar a un médico y cuándo.

    Aunque éste es un adelanto prometedor, la ayuda de la IA para la evaluación de la retinopatía diabética apenas comienza. Según el Dr. Chang, “El algoritmo es sólo tan bueno como los datos con los que ha sido entrenado. La serie de datos tiene que ser lo suficientemente amplia y variada para representar el mundo real”. Además, los médicos necesitan ponerse de acuerdo en una regla de oro de consenso en cuanto a las definiciones y la calidad de las mediciones resultantes para el tratamiento del paciente. A medida que los sistemas de IA se vayan combinando con la inteligencia humana, tendrán el potencial de revolucionar el cuidado de los pacientes.