Google diseña un sistema para la diagnosticar la retinopatía diabética
Google ha desarrollado y probado con éxito un sistema de inteligencia artificial capaz de diagnosticar la retinopatía diabética.
Los avances tecnológicos, afortunadamente, son aplicables a multitud de campos y el de la medicina no se queda atrás. Recientemente han sido publicados en el Journal of the American Medical Association los resultados logrados por un grupo de investigadores en el uso de una máquina de inteligencia artificial aplicada a la detección de la retinopatía diabética.
A. Retina sana B. Retina enferma. Imagen vía wwwhatsnew.com
Qué es la retinopatía diabética
Es una enfermedad muy extendida que puede llegar a causar ceguera. Se trata de una complicación ocular de la diabetes, en la que los vasos sanguíneos de la retina se deterioran. Este daño puede provocar una fuga y, como consecuencia, que la visión se deteriore, ya que la imagen enviada al cerebro se hace borrosa.
En qué consiste este sistema de IA
Google ha desarrollado un sistema basado en su tecnología de aprendizaje profundo que es capaz de diagnosticar la retinopatía diabética, según un estudio reciente, con la misma fiabilidad que un médico y más rápido.
En este tipo de enfermedades, una detección precoz puede beneficiar enormemente al paciente, evitando incluso la ceguera. Hasta ahora las tomografías realizadas para diagnosticar enfermedades en los ojos, producen gran cantidad de datos que necesitan mucho tiempo para ser analizados por un personal muy formado.
El sistema de inteligencia artificial de Google, como cualquier otro, es capaz de analizar grandes volúmenes de información muy rápido. Hasta ahora no se había podido comprobar si sería capaz de realizar un diagnóstico correcto, pero un estudio publicado el 29 de noviembre en The Journal of the American Medical Association (JAMA), así lo ha demostrado.
El algoritmo de aprendizaje de Google ha sido capaz de interpretar los signos que evidencian la retinopatía diabética en fotografías de retina, lo que permitiría examinar a un mayor número de pacientes, sobre todo en aquellos lugares donde el acceso a servicios de atención especializada sea complicado.
Esto se ha conseguido gracias al equipo de investigadores que ha trabajado con equipos de médicos de India y Estados Unidos, empleando más de 128.000 imágenes en los entrenamientos del algoritmo.
