Un enfoque totalmente nuevo del diagnóstico, que aprovecha la potencia de algoritmos cada vez más complejos y sofisticados capaces de procesar una enorme cantidad de datos.
La inteligencia artificial aplicada a la medicina siempre da lugar a nuevas y prometedoras perspectivas, especialmente en oftalmología. De hecho, investigadores de la Universidad de Birmingham han logrado desarrollar, gracias al aprendizaje profundo, un nuevo algoritmo de IA capaz de elaborar un diagnóstico a partir de imágenes de la retina.
Se llama RETFound y es un "modelo base", es decir, un modelo básico de aprendizaje automático, entrenado en un conjunto muy amplio de datos para que pueda aplicarse a una gran variedad de casos de uso.
RETFound es capaz de formular diagnósticos y pronósticos tanto de enfermedades oculares graves, como la retinopatía diabética y el glaucoma, como de enfermedades cardiovasculares y neurodegenerativas, como la insuficiencia cardiaca, el infarto de miocardio, la enfermedad de Parkinson o el ictus isquémico.
La Inteligencia Artificial en Medicina tiene un potencial muy elevado, especialmente en el reconocimiento de signos de condiciones patológicas. En concreto, RETFound se entrenó con 1,6 millones de imágenes de retina sin clasificar y posteriormente se adaptó a las tareas de detección de enfermedades mediante etiquetas de clasificación explícitas.
Para el desarrollo se utilizaron millones de escáneres oculares propiedad del NHS (Servicio Nacional de Salud), pero el equipo de investigación para ayudar a combatir la ceguera evitable mediante el uso de la IA pondrá el algoritmo a libre disposición de las instituciones. El estudio que presenta el modelo RETFound se publicó en Nature en septiembre de 2023 (https://doi.org/10.1038/s41586-023-06555)
Como se demuestra en el artículo, RETFound es capaz de garantizar un rendimiento similar al de otros sistemas de IA utilizando sólo 10% de las clasificaciones de organismos humanos de su base de datos. Esta mejora de la eficiencia se logró mediante un innovador enfoque de "autosupervisión", en el que RETFound enmascara partes de una imagen y luego aprende a predecir por sí mismo las partes que faltan.
RETFound ha demostrado que puede superar a todos los sistemas de IA más avanzados en una serie de actuaciones clínicas complejas. También supera algunas de las limitaciones de muchos sistemas de IA, ya que funciona bien en diferentes poblaciones y en pacientes con enfermedades raras.
La identificación de problemas generales a través de los ojos constituye una ciencia emergente denominada "oculómica, término acuñado en 2020 por el profesor Alastair Denniston, del Instituto de Inflamación y Envejecimiento de Birmingham, que figura entre los autores del estudio en RETFound.
De hecho, el ojo es una "ventana" a través de la cual podemos evaluar nuestro estado de salud general. Además, las mediciones no invasivas que podemos obtener del ojo pueden servir para que los médicos tengan una visión más profunda de enfermedades complejas no relacionadas con el ojo y otros problemas relacionados con la edad.
Véase también:
- Llegan los robots - Oftalmólogo italiano
- Un robot para diagnosticar enfermedades oculares - Oculista Italiano
Zhou, Y., Chia, M.A., Wagner, S.K. et al. A foundation model for generalizable disease detection from retinal images. Nature 622, 156-163 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06555
Topol, E.J. Medicina de alto rendimiento: la convergencia de la inteligencia humana y artificial. Nat Med 25, 44-56 (2019). https://www.nature.com/articles/s41591-018-0300-7
Moor, M., Banerjee, O., Abad, Z.S.H. et al. Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature 616, 259-265 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4
De Fauw, J., Ledsam, J.R., Romera-Paredes, B. et al. Aprendizaje profundo clínicamente aplicable para el diagnóstico y la derivación en enfermedades de la retina. Nat Med 24, 1342-1350 (2018). https://doi.org/10.1038/s41591-018-0107-6
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