Usamos la inteligencia artificial para prevenir la ceguera
El examen automatizado de retinopatía o ARDA (por sus siglas en inglés), utiliza la inteligencia artificial para ayudar a los profesionales sanitarios a detectar la retinopatía diabética, y es posible que, en el futuro, los algoritmos de la IA puedan ayudar al personal médico a identificar otras enfermedades.
La retinopatía diabética causa lesiones en la parte posterior de la retina que pueden provocar ceguera total. Hacer pruebas de detección precoz a las personas diagnosticadas de diabetes es importante, pero es imposible evaluar a los más de 420 millones de personas con diabetes que hay en todo el mundo. La falta de concientización sobre la enfermedad y de recursos para diagnosticarla son grandes problemas.
Serie "La era de la IA", YouTube. Derechos de autor de Network Entertainment.
Desarrollamos una solución para detectar la retinopatía diabética
Según un estudio publicado en JAMA, la inteligencia artificial de Google interpretó con precisión exploraciones retinianas para detectar la retinopatía diabética. Para ello, Google colaboró con un extenso equipo de oftalmólogos que ayudaron a entrenar el modelo de la IA revisando manualmente más de 100.000 exploraciones retinianas desidentificadas. Esto permitió desarrollar una aplicación basada en IA llamada examen automatizado de retinopatía. Esta aplicación puede ayudar al personal médico a llevar los programas de escaneo de retinopatía diabética de alta calidad en países en los que no hay suficientes oftalmólogos, como India y Tailandia.
Más de 200.000 pruebas de detección, y sumando
Nuestra solución se está usando para detectar la retinopatía diabética en la India y la Unión Europea. Con la ayuda de ARDA, se realizan casi 3000 pruebas de detección semanalmente y seguimos ampliando el acceso a la detección de la retinopatía diabética a gran escala. En la actualidad, la herramienta se está evaluando en estudios clínicos que se llevan a cabo en Estados Unidos y Tailandia. Estamos trabajando con diferentes socios para conseguir que esta solución esté disponible en todo el mundo, especialmente en aquellas zonas en las que el acceso a la atención sanitaria especializada es más limitado.
Compartimos lo que aprendemos a medida que avanzamos
Las aplicaciones de la IA en el ámbito de la medicina siguen progresando, y hemos publicado un artículo en Nature Medicine en el que explicamos los conocimientos que hemos adquirido al implementar ARDA. Al compartir las lecciones clave que hemos aprendido durante la transición de la IA desde su desarrollo hasta su implementación, esperamos ayudar a otros a crear herramientas útiles de la IA relacionadas con la medicina que mejoren la atención sanitaria para todos. Leer la entrada.
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Mitos y realidades sobre la introducción de la IA en el ámbito médico en el mundo real
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Mito sobre los datos
Cantidad
Realidad sobre los datos
Cantidad y calidad
Mito sobre las personas
Expertos en IA
Realidad sobre las personas
Equipo multidisciplinar
Mito sobre la preparación
Un alto rendimiento conduce al lanzamiento
Realidad sobre la preparación
Amplia validación previa al lanzamiento
Mito sobre la integración
Simplemente añadir al flujo de trabajo
Realidad sobre la integración
Reimaginación del flujo Optimización de cuidado
Mito poslanzamiento
El trabajo termina tras el lanzamiento
Realidad poslanzamiento
Monitorización continua del rendimiento
Las herramientas de diagnóstico del futuro
Nos sentimos optimistas y creemos que muchos más pacientes con diabetes podrán conservar la visión, en parte, gracias al examen automatizado de retinopatía que ayuda a los doctores a detectar la retinopatía diabética. Nuestras primeras investigaciones sobre las continuas posibilidades que brindan los algoritmos de IA en el diagnóstico de enfermedades graves son alentadoras y nos permiten pronosticar un mundo en el que será posible usar herramientas de diagnóstico simples para identificar afecciones. Más información
Descubre ARDA en La era de la IA
Serie "La era de la IA", YouTube. Derechos de autor de Network Entertainment
