twitter Tweet

La IA tiene una tasa de detección perfecta para casos graves de una afección que causa ceguera en bebés prematuros

La tecnología podría ampliar el tratamiento mundial para la retinopatía del prematuro antes de que la afección pueda dañar la visión de manera permanente
Las investigaciones demuestran que una tecnología de inteligencia artificial desarrollada conjuntamente por OHSU y otras instituciones puede detectar con precisión, y sin la asistencia de un médico, todos los casos graves de retinopatía del prematuro, una afección que hace que aproximadamente 500 bebés queden ciegos en los Estados Unidos al año. La tecnología podría expandir en todo el mundo las pruebas de detección y el tratamiento de la afección, que es la principal causa de ceguera en niños en los EE. UU. y en todo el mundo. (Getty Images)
Las investigaciones demuestran que una tecnología de inteligencia artificial desarrollada conjuntamente por OHSU y otras instituciones puede detectar con precisión, y sin la asistencia de un médico, todos los casos graves de retinopatía del prematuro, una afección que hace que aproximadamente 500 bebés queden ciegos en los Estados Unidos al año. La tecnología podría expandir en todo el mundo las pruebas de detección y el tratamiento de la afección, que es la principal causa de ceguera en niños en los EE. UU. y en todo el mundo. (Getty Images)

Una tecnología de inteligencia artificial (IA) puede detectar de manera precisa e independiente el 100% de los casos graves de una afección que causa ceguera y afecta a bebés prematuros, según una nueva investigación de Oregon Health & Science University y colaboradores, publicada hoy en la revista JAMA Ophthalmology.

La tecnología tiene el potencial de expandir las pruebas de detección en todo el mundo —y, en última instancia, el tratamiento que salva la vista— para la retinopatía del prematuro, o ROP, la afección que hizo que el músico Stevie Wonder quedara ciego.

La ROP provoca un crecimiento anormal de los vasos sanguíneos cerca de la retina, que es el tejido sensible a la luz en la parte posterior del ojo. Aproximadamente 2 millones de bebés al año nacen lo suficientemente temprano como para desarrollar ROP, aunque en la mayoría de los casos la enfermedad es leve y se resuelve sin tratamiento. Los casos graves hacen que aproximadamente 500 bebés en los Estados Unidos, y alrededor de 50,000 bebés en todo el mundo, se queden ciegos todos los años. Una cantidad mayor de casos no reciben tratamiento en países de ingresos bajos y medios, donde hay menos oftalmólogos que examinen y traten a los bebés prematuros.

Peter Campbell, M.D., M.P.H. (OHSU)
Peter Campbell, M.D., M.P.H. (OHSU)

“LA ROP es la principal causa de ceguera en niños en los EE. UU. y en todo el mundo, y tal vez el problema más solucionable entre muchos en los esfuerzos mundiales para reducir la ceguera prevenible”, dijo el autor correspondiente del estudio, el Dr. J. Peter Campbell, M.P.H., profesor asociado de oftalmología en la OHSU School of Medicine y el OHSU Casey Eye Institute. “Aunque no podemos prevenir por completo la ROP, casi siempre podemos prevenir la ceguera a causa de la ROP”.

“Si bien hay médicos especializados en el tratamiento de la ROP en muchas partes del mundo, simplemente no hay suficientes para evaluar a todos los bebés que están en riesgo”, continuó Campbell. “Este documento demuestra que la IA puede reemplazar eficazmente al médico para la evaluación y remitir los casos más urgentes a un médico para su tratamiento”.

Uso de la tecnología para ampliar la atención

Michael Chiang, M.D. (OHSU)
Michael Chiang, M.D. (OHSU)

Cuando todavía estaba en OHSU, el Dr. Michael Chiang, ahora director del National Eye Institute de los Institutos Nacionales de Salud, y sus colegas desarrollaron por primera vez el sistema i-ROP Deep Learning, que usa un algoritmo de IA para identificar anomalías en los vasos sanguíneos en imágenes retinianas. Actualmente, los oftalmólogos especialmente capacitados deben revisar manualmente estas imágenes para diagnosticar la ROP.

Las investigaciones anteriores del equipo mostraron que su tecnología de IA podría diagnosticar con precisión la ROP y también se puede usar de manera efectiva a distancia a través de citas de telemedicina en lugar de exámenes oftalmológicos tradicionales en persona.

Este nuevo estudio marca la primera vez en que se ha demostrado que la detección autónoma de la ROP mediante IA funciona en una población del mundo real, lo que significa que la tecnología señala correctamente la afección por sí sola, sin apoyo del oftalmólogo y sin preselección de imágenes para mejorar la calidad de los datos. Aunque muchos algoritmos de IA funcionan en experimentos controlados, a menudo no funcionan en el mundo real debido a las diferencias entre los datos de capacitación y el uso del mundo real.

Para este estudio, el sistema de IA analizó casi 12,000 imágenes de más de 4,000 retinas de bebés. Las fotos fueron tomadas por personal de enfermería en unidades de cuidados intensivos neonatales en hospitales de EE. UU. e India. Los oftalmólogos habían revisado previamente las imágenes como parte de los programas de telemedicina en ambos países y descubrieron que aproximadamente el 1.2% de los bebés tenía formas graves de ROP, mientras que alrededor del 5.8% tenía casos más que leves. El sistema de IA identificó correctamente todos los casos graves y detectó con precisión el 80% de los casos con ROP más que leve.

El sistema i-ROP Deep Learning fue desarrollado inicialmente por investigadores de OHSU, Massachusetts General Hospital, Northeastern University, University of Illinois Chicago y el consorcio Imaging & Informatics in ROP, o i-ROP. En 2020, la Administración de Alimentos y Medicamentos otorgó a la tecnología el estado de descubrimiento para acelerar su desarrollo.

Además de su papel en OHSU, Campbell también es director ejecutivo de Siloam Vision, que licenció la tecnología, y actualmente dirige ensayos clínicos para evaluar la seguridad y eficacia del sistema de IA. Siloam Vision también se ha asociado con Orbis International, una organización sin fines de lucro, para implementar la tecnología en países de ingresos bajos y medios.

Si la tecnología es finalmente aprobada por agencias reguladoras, la ROP se convertiría en la segunda enfermedad ocular que puede ser detectada independientemente por la IA. La retinopatía diabética, que afecta a personas con diabetes y es la principal causa de ceguera en adultos en edad laboral, ya se puede detectar con tres dispositivos autónomos de IA que están aprobados para su uso en los EE. UU.

Esta investigación contó con el apoyo del National Eye Institute de los Institutos Nacionales de Salud (subvenciones R01 EY019474, R01 EY031331, R21 EY031883, P30 EY010572), el Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health & Human Development de los Institutos Nacionales de Salud (subvención R01 HD107494), Research to Prevent Blindness (Career Development Award), Malcolm Marquis Innovation Fund, U.S. Agency for International Development, Seva Foundation y el programa de investigación intramural del National Eye Institute.

Con el fin de garantizar la integridad de nuestra investigación y como parte de nuestro compromiso con la transparencia pública, OHSU regula, realiza un seguimiento y gestiona de manera activa las relaciones que nuestros investigadores pueden tener con entidades externas a OHSU. La tecnología ha sido autorizada para el desarrollo comercial, lo que puede dar lugar a regalías para el Dr. J. Peter Campbell, M.P.H., y Oregon Health & Science University. Vea los detalles del programa sobre Conflictos de interés de OHSU para obtener más información sobre cómo gestionamos estas relaciones comerciales.

Previous Story OHSU ofrece un nuevo tratamiento para un tipo mortal de cáncer de piel Next Story El Oregon Poison Center de OHSU observa un aumento drástico en la cantidad de niños pequeños expuestos al fentanilo
Facebook Twitter LinkedIn YouTube Instagram OHSU Braille services OHSU sign language services OHSU interpreter services