Se trata de "Retinar", una plataforma de teleoftalmología creada por científicos del Conicet y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires para ampliar el acceso al control oftalmológico y optimizar el trabajo de los equipos de salud.
Científicos argentinos desarrollaron una IA para prevenir la pérdida visual en personas con diabetes. Se trata de "Retinar", una plataforma de teleoftalmología que utiliza inteligencia artificial para ampliar el acceso al control oftalmológico y optimizar el trabajo de los equipos de salud.
El desarrollo comenzó hace más de una década, y fue motorizado por un equipo integrado por investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA).
La retinopatía diabética se produce por el daño que los niveles elevados de glucosa generan sobre los vasos sanguíneos de la retina, y es la principal causa de pérdida visual prevenible e irreversible en personas adultas en edad productiva. A nivel mundial, esta complicación ocular afecta aproximadamente al 25 % de las personas con diabetes, y puede avanzar durante años sin generar síntomas.
Un diagnóstico oportuno de la retinopatía diabética permite iniciar tratamientos capaces de evitar gran parte de las complicaciones. En este sentido, "Retinar" permite facilitar la detección temprana de personas con riesgo de desarrollar complicaciones visuales asociadas a la diabetes y fortalecer los programas de teleoftalmología en hospitales y centros de salud.
El equipo desarrolló modelos de IA capaces de verificar automáticamente la calidad de las retinografías, identificar estudios con signos compatibles con una retinopatía diabética que requiere derivación y asistir a los profesionales en la organización de los controles, manteniendo siempre la decisión clínica en manos del especialista.
Para entrenar dichos modelos se utilizaron decenas de miles de imágenes de fondo de ojo previamente evaluadas por oftalmólogos, provenientes de distintas bases de datos, obtenidas con cámaras, condiciones de iluminación y poblaciones diferentes. Además, el equipo desarrolló estrategias de preprocesamiento para uniformar las imágenes y reducir las diferencias que podían afectar el rendimiento de los algoritmos.
Actualmente, el equipo trabaja en nuevas líneas científicas vinculadas con modelos de inteligencia artificial capaces de asistir la elaboración de informes oftalmológicos, incorporar nuevas enfermedades y ampliar las capacidades diagnósticas de la plataforma.
