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Retina-IA, proyecto pionero para la detección temprana de retinopatía diabética con inteligencia artificial

10 octubre, 2024
en Noticias, Universidades
Tiempo de lectura:6 minutos leídos
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Retina-IA, proyecto pionero para la detección temprana de retinopatía diabética con inteligencia artificial
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  • La retinopatía diabética no presenta síntomas y cuando se diagnostica suele estar tan avanzada que la pérdida de visión es inevitable.
  • El piloto, implementado con éxito en el estado mexicano de Jalisco duró ocho meses, realizándose en tres clínicas de salud de primer nivel en la Zona Metropolitana de Guadalajara, capital del estado.
  • La combinación de tecnologías emergentes y procedimientos médicos aseguraron que los pacientes recibieran diagnósticos oportunos y un tratamiento efectivo.

 

Retina-IA, un proyecto piloto de tamizaje diseñado para la detección temprana de la retinopatía diabética que combina la inteligencia artificial (IA) con telemedicina, se implementó con éxito en clínicas de primer nivel en Guadalajara, la capital del estado mexicano de Jalisco, contribuyendo a reducir las complicaciones de este padecimiento que puede llevar a la ceguera.

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Retina-IA, ahora forma parte del Programa de Cardiometabólicas de ese estado, y fue promovido por fAIr LAC Jalisco, una iniciativa en la que colaboran el Tecnológico de Monterrey, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Gobierno de Jalisco y C Minds, con el propósito de utilizar la IA de manera responsable y ética para el bien social.

“La retinopatía diabética es una preocupación significativa en todo México, debido a su naturaleza crónica y progresiva. Dado que la enfermedad no presenta síntomas en sus etapas iniciales y, cuando se diagnostica, a menudo está tan avanzada que la pérdida de visión es inevitable. Aunque no es curable, su progresión puede controlarse si se detecta a tiempo”, advierte Enrique Cortés-Rello, líder de la Iniciativa de Inteligencia Artificial en la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, la universidad número uno en ingeniería y tecnología en México, de acuerdo con el QS World Ranking 2024.

La detección temprana de este padecimiento suele no ocurrir en el país de manera masiva, debido a diversos factores. El más relevante: la incapacidad de hacer un diagnóstico en las clínicas de primer nivel a la que acuden los pacientes con diabetes para sus revisiones. Cuando comienzan a tener problemas de visión y son canalizados a una unidad especializada de tercer nivel donde atienden los oftalmólogos retinólogos, la retinopatía diabética ya se encuentra en una etapa bastante avanzada.

El periodo para que un paciente diagnosticado pase de la atención del primer nivel al segundo puede ser de al menos tres meses, y la referencia al tercer nivel puede llegar a tardar hasta seis meses. Estas demoras en la atención son la causa de que más del 40% de los casos no sean atendidos a tiempo.

 

Encontrando el foco de atención

La naturaleza degenerativa de la retinopatía diabética la coloca en las prioridades de salud pública tanto en el sector público como en la sociedad en general. La selección de esta enfermedad como foco del proyecto Retina-IA se dio después de un consenso entre las organizaciones participantes, el Gobierno de Jalisco y las autoridades sanitarias estatales.

Cortés-Rello destaca el diálogo y consulta con especialistas del sistema de salud estatal para determinar enfocarse en la diabetes mellitus tipo II, y en particular en la retinopatía diabética. “Con ayuda de los médicos fuimos refinando el foco del proyecto, pues el espectro de padecimientos derivados de esta enfermedad es muy amplio, hasta determinar que detectar oportunamente esta afección ocular degenerativa beneficiaría a muchas personas”, señala.

“Este proyecto se caracterizó por su naturaleza multidisciplinaria, permitiéndonos tener un panorama integral del trastorno, algo que es clave desde la perspectiva de ingeniería”, agrega el investigador.

La magnitud del problema que representa la diabetes en México es alarmante. De acuerdo con la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2022, el 18.3% de la población mexicana, padece diabetes, lo que equivale a aproximadamente 14.6 millones de personas. Esta enfermedad es la segunda causa de muerte y la principal causa de discapacidad en el país. Por su parte, estadísticas de la Federación Internacional de la Diabetes indican que para 2030 esta enfermedad estará presente en al menos 17.2 millones de habitantes en el país, equivalente dos veces la población total del estado de Jalisco. De ahí la relevancia de un proyecto como el de Retina IA.

 

El proceso de tamizaje

Retina-IA inicia en la Unidad de Valoración y Atención de Retinopatía Diabética (UVARD) en los centros de salud de primer nivel. Se capturaron imágenes del fondo del ojo del paciente y se almacenaron en una plataforma de telemedicina. El Colegio Médico de Oftalmólogos de Jalisco se encargó de revisar estas imágenes y emitir un diagnóstico, algo que también realizó un algoritmo de IA de deep learning.

Si la retinopatía diabética estaba en un nivel de R3 y R4, que responde a un grado más alto de atención especializada, el paciente se canalizaba a una clínica de segundo o tercer nivel. De lo contrario, el paciente continuaba con su atención regular en su clínica local.

 

Las clínicas sedes del proyecto

El proyecto piloto de Retina-IA se implementó en tres clínicas ubicadas en zonas marginadas de Guadalajara entre agosto de 2021 y marzo de 2022, atendiendo a 1,053 personas, de las cuales 54 fueron diagnosticadas con retinopatía diabética referible. Gracias a la vinculación con el Colegio Médico de Oftalmólogos de Jalisco, los tiempos de entrega de los diagnósticos se redujeron de 14 días a un máximo de dos días.

Para la preparación de los modelos que se utilizarían en el proyecto de Retina-IA, se hizo una investigación exhaustiva de aquellos centrados en la retinopatía diabética de otros países. Se optó por utilizar modelos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos. “Consideramos que el modelo aprobado por la FDA era el idóneo y lo utilizamos en las clínicas”, agrega Cortés-Rello.

La combinación de tecnologías de punta y procedimientos médicos mejor definidos aseguraron que los pacientes recibieran diagnósticos rápidos y precisos, reduciendo significativamente los tiempos de espera y aumentando las posibilidades de un tratamiento efectivo.

 

Beneficios e impacto

El análisis de costos y beneficios del proyecto Retina-IA que se realizó en conjunto con el Banco Interamericano de Desarrollo demostró que este enfoque no sólo es viable, sino también altamente rentable.  De acuerdo con la evaluación económica, por cada peso invertido en el costo del proyecto (tecnología, infraestructura, y personas) se generan entre 3 y 10 pesos a la sociedad (los pacientes, sus familias y el sistema de salud).

El proyecto presenta una propuesta sólida para su escalabilidad y replicabilidad en otras regiones de México y otros países emergentes.

Entre los principales beneficios económicos se destacaron mejoras en la productividad laboral y ahorros significativos para el sistema salud pública. Al prevenir la ceguera y otras complicaciones graves de la retinopatía diabética, los pacientes pueden mantener su capacidad laboral y contribuir de manera activa a la economía, mientras que el sistema de salud puede reducir los costos asociados con tratamientos avanzados y cuidados a largo plazo.

Retina-IA, además tiene un impacto positivo en la calidad de vida de los pacientes. La detección temprana y el tratamiento adecuado no sólo previenen la ceguera, sino que también mejoran el bienestar general de los pacientes y sus familias. Este enfoque preventivo contribuye a una sociedad más saludable y productiva, con menos personas sufriendo discapacidades visuales que podrían haberse evitado con un diagnóstico a tiempo.

Actualmente, varios estados en México han expresado su interés en replicar el proyecto piloto de Retina-IA, señala Enrique Cortés-Rello. El uso de la inteligencia artificial en Retina-IA no solamente mejora la precisión y rapidez de los diagnósticos, sino que también establece un nuevo estándar para el uso de tecnologías avanzadas en la salud pública.

 

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Fuente: Comunicado de prensa | Ciudad de México, octubre 2024

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