Parece un planeta, pero es un ojo. El fondo de un ojo. Ahora mismo, hay más de 415 millones de pacientes diabéticos en riesgo de quedarse ciegos. Literalmente ciegos. De hecho, la retinopatía diabética es la causa de ceguera que más ha crecido en todo el planeta en los últimos años.
Hace unas semanas, decíamos que ya no se puede practicar bien la medicina sin una inteligencia artificial al lado porque el volumen de información médica disponible hace muy difícil que estar al día de los avances de las ciencias de la salud. Pero no solo eso, nos olvidamos de que incluso enfermedades relativamente controladas pueden suponer un reto en muchas partes del mundo y de que la tecnología puede jugar un papel clave.
La mirada de 415 millones de personas
A priori, este tipo de enfermedades pueden ser muy sencillas de identificar. En la imagen de arriba, podemos ver casi sin problema esos puntitos blancos en el fondo de ojo que son signo del edema macular. Pero, claro, así es fácil. El problema es que ni este tipo de técnicas tan básicas, ni la capacitación necesaria para entenderlas están al alcance de todos los médicos del mundo.
Al final, aunque en muchos países este tipo de controles se hacen en consultas de atención primaria, se requiere de un especialista que sea capaz de identificar los microaneurismas, hemorragias o exudados, diagnosticar la severidad de la enfermedad y prescribir un tratamiento adecuado.
En el caso de la retinopatía, un diagnóstico precoz permite que sea tratada, pero si se pilla tarde puede llegar causar ceguera permanente. Sin ir más lejos, el edema macular diabético (los puntitos blancos) es una de las primeras manifestaciones crónicas de la diabetes en sí y si se identifica, controlando la enfermedad, puede no suponer ningún riesgo (más que una pequeña falta de nitidez). Por ello, perder oportunidades es una pésima idea.
Un algoritmo que ya bate a los especialistas
En este tipo de contextos es donde la inteligencia artificial puede marcar la diferencia. Hace un par días, JAMA publicó un artículo en el que se desarrollaba un algoritmo de aprendizaje automático capaz de ayudar a los médicos a detectar la retinopatía de forma muy precisa.
Coordinados por Google, varios expertos de distintas universidades norteamericanas e indias desarrollaron una base de datos de 128.000 imágenes. Cada una fue evaluada por un equipo de 54 oftalmólogos y, sobre esa información, el algoritmo comenzó a trabajar.
Y bastante bien. En pruebas posteriores, y frente a los mismos oftalmólogos, el algoritmo alcanzó una precisión del 95% identificando 9.963 nuevas imágenes. Frente a eso, la media del grupo de oftalmólogos se quedó en el 91% de precisión.
Los resultados son realmente increíbles. Aunque falta mucho trabajo y hay que enseñar a los algoritmos a trabajar con distintas pruebas e indicios, esto no deja de ser un ejemplo del enorme potencial que tienen las inteligencias artificiales en medicina. Tengo la sensación de que en los próximos años vamos a ver cosas que nunca hubiéramos imaginado.