La IA permite detectar retinopatía del prematuro y prevenir ceguera infantil

Cada año, en México nacen prematuramente 200 mil bebés, es decir, producto de partos que suceden antes de las 37 semanas de gestación. Esto puede causar daños irreversibles en los órganos del recién nacido, llegando a afectar el cerebro, corazón, intestinos, riñones, sistema digestivo o incluso impactando en el desarrollo de los vasos sanguíneos de la retina, lo que puede llevar a la miopía y retinopatía. A este último fenómeno se le conoce como la retinopatía del prematuro (RoP), y es la principal causa de ceguera infantil en el país, debido, principalmente, a su detección tardía.

Aunque la Inteligencias Artificial Generativa —que crea contenido nuevo como texto, imágenes o música a partir de patrones de datos existentes— es la más conocida, las capacidades de estas tecnologías van mucho más allá. 

Otras funcionalidades basadas en IA, como los modelos predictivos y prescriptivos también pueden causar un efecto significativo en el mundo; ya que utilizan análisis de datos y algoritmos para tomar decisiones y hacer predicciones basadas en la información disponible. Esta innovación, similar a la de modelos generativos como GPT, permite anticipar y explicar resultados de manera eficiente, convirtiéndose en una herramienta de valor para la resolución de algunos de los problemas más urgentes de nuestra sociedad.

La Asociación para Evitar la Ceguera (APEC), junto con Business Data Evolution (socio de negocio de Microsoft), han empleado las herramientas de Microsoft para crear una solución avanzada para el diagnóstico temprano de RoP. Generando un desarrollo impulsado por IA que mejora la capacidad para detectar una condición que puede causar complicaciones irreversibles, incluida la ceguera, y ayuda a reducir su prevalencia, la cual afecta a unos 12 niños mexicanos al día.

Usando sólo la cámara de un teléfono inteligente, el personal capacitado toma un video de 10 a 15 segundos capturando la retina del bebé. Después, se sube a una aplicación desarrollada y desplegada bajo soluciones y servicios de Microsoft Azure, con la que es posible seleccionar los mejores cuadros de video, y casi al instante se puede saber si hay o no RoP, con una tasa de efectividad de más de 90%. 

“La Inteligencia Artificial permite identificar patrones en las imágenes del ojo del bebé, lo que mejora significativamente la precisión del diagnóstico de la retinopatía del prematuro. Esto nos da una ventaja crucial en la detección temprana de la enfermedad. Además, facilita la toma de decisiones informadas para el tratamiento”, comenta Carlos Serafín, director de Business Data Evolution.

Además de facilitar el trabajo de los doctores, se rompe la dependencia de equipos especializados para detectar la RoP, que apenas tienen 20% de los hospitales del país.

La IA está presente a través de modelos predictivos, donde se analizan datos históricos y actuales para identificar patrones y factores de riesgo asociados con la enfermedad. También usa modelos prescriptivos que ayudan a explicar las razones detrás del diagnóstico. Estos modelos pueden identificar características específicas en las imágenes del ojo del bebé, como áreas de inflamación o protuberancias, que son indicativas de retinopatía.

Esta combinación de modelos predictivos y prescriptivos permite una detección más precisa y una mejor comprensión de la enfermedad, lo que puede llevar a un tratamiento más efectivo y oportuno. 

“Es crucial que sigamos explorando nuevas técnicas y tratamientos innovadores para ofrecer a nuestros pacientes las mejores opciones posibles. La investigación continua es fundamental para avanzar en este campo. Sólo así podremos mejorar los resultados y la calidad de vida de los pacientes”, observa Serafín.

Gracias a la IA, no sólo se están salvando vidas, también se tejen futuros llenos de esperanza y posibilidades infinitas para miles de niños prematuros y sus familias, brindándoles la oportunidad de disfrutar a plenitud su infancia.