La inteligencia artificial, una aliada de la oftalmología_Clínica oftalmológica Visioncore

Qué es la inteligencia artificial

De todas las definiciones que barajan los expertos en inteligencia artificial (AI), quizá la más clarificadora sea la de Andreas Kaplan y Machael Haenlein, quienes la definen como la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de dichos datos y emplear los conocimientos extraídos para lograr realizar tareas concretas a través de la adaptación flexible.

Diferencia entre los programas informáticos y la inteligencia artificial

La inteligencia artificial no es un programa informático, va mucho más allá. Por eso, cuando hablamos de AI, hablamos de una verdadera revolución.

Un programa informático es una lista de órdenes que se programan para decirle a un ordenador lo que tiene que hacer en unos casos determinados que cubren todas las posibles opciones a las que se va a enfrentar ese ordenador. En otras palabras: un programa informático se limita a hacer exclusivamente lo que le han dicho que haga. En cambio, la inteligencia artificial imita los procesos de cognición de los seres humanos: a partir de los datos que se le facilitan, aprende a interpretarlos para obtener un resultado o conclusión.

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Cómo funciona la inteligencia artificial

Los sistemas de AI aprenden a identificar patrones y asociar ideas como nosotros, las personas. Si el sistema se ha diseñado para una tarea mecánica como, por ejemplo, identificar rostros humanos, primero le vamos a tener que proporcionar miles de fotos de caras de personas de diversos países y edades para que aprenda todas las características de un rostro humano, independientemente de las diferencias que pueda haber entre un rostro humano y otro; de modo que cuando vea cualquier cara humana, sepa identificarla como tal. Posteriormente, se entrena en ese aprendizaje de identificación de rostros humanos: recibe imágenes de caras de animales, muñecos, etc., y debe poner en práctica lo que está aprendiendo: identificar las que son de personas.

Al igual que nos pasa a nosotros, un sistema de AI aprende por ensayo y error: primero comete muchos errores, por lo que habrá que decirle cuándo ha acertado y cuándo no, hasta que aprenda por qué falla y cada vez cometa menos errores. A mayor entrenamiento, menos fallos. Y llega un momento en que ya no necesita ayuda, por lo que cuando se le proporcionan fotografías u otros datos, genera como resultados únicamente los que corresponden.

¿Cómo es posible que un sistema aprenda a nuestra imagen y semejanza?

Pues gracias a las neuronas artificiales. Tal como explica el experto en AI Álvaro Martín, una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y una función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales. Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendada.

El Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Asimismo, existe un tipo de inteligencia artificial, el deep learning (aprendizaje profundo), que todavía va más lejos: las redes neuronales aprenden utilizando capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los seres humanos, de tal modo que el sistema puede encontrar soluciones a tareas desconocidas, sin que se hayan definido previamente soluciones para esas tareas.

En resumen

Un sistema de inteligencia artificial está basado en datos y algoritmos que funcionan identificando un problema (algo a solucionar), analizando situaciones previas, estudiando todas las variables posibles relacionadas con el problema y prediciendo el resultado más factible a través de un sistema de estadísticas. Este proceso le sirve, a su vez, para seguir aprendiendo y poder volver a solucionar el próximo problema que se le presente.
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La inteligencia artificial ya es una aliada de la oftalmología

Debido a la extraordinaria capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para procesar y analizar cantidades masivas de datos a una gran velocidad y crear patrones, esta tecnología ya se está implementando en medicina para acelerar el análisis de imágenes, la investigación científica y el descubrimiento de fármacos. Y, de todas las especialidades médicas, la oftalmología, junto con la radiología y la dermatología, es la que está experimentando una mayor aplicación de la AI; fundamentalmente, para la detección, diagnóstico y tratamiento de diversas patologías oculares (además de para mejorar la precisión de las lentes intraoculares que se utilizan en las operaciones). Esto no significa que la AI pueda sustituir la labor de los médicos, pero sí está ayudando a que puedan ser más eficaces en varios campos. Veamos los principales.

La inteligencia artificial y la detección de la retinopatía diabética

Actualmente, hay 425 millones de personas en el mundo con diabetes; una enfermedad cuya incidencia aumenta cada año y que provoca retinopatía diabética; una patología ocular que es la primera causa de ceguera entre los adultos en edad laboral en el mundo occidental. Sin embargo, y a pesar de que un tratamiento temprano puede evitar o minimizar la pérdida de visión, se estima que, en Estados Unidos, por ejemplo, la mitad de las personas con diabetes no se han hecho una revisión ocular durante el último año (en las etapas iniciales de la enfermedad, los cambios en la visión no son notorios). Asimismo, según la Academia Americana de Oftalmología, no hay suficientes oftalmólogos en el mundo para atender a todas las personas con diabetes que requieren un diagnóstico precoz. Ahora, la AI puede cambiar este escenario.

El primer dispositivo de AI para la detección de la retinopatía diabética

El IDX-DR es el primer dispositivo basado en inteligencia artificial para la detección de la retinopatía diabética. Ya lo están utilizando médicos de atención primaria para que analice las imágenes de la retina que toman de sus pacientes, determine si hay algún indicador de la enfermedad y, de ser así, poder remitirlos al oftalmólogo.  Esto es posible porque el software de este dispositivo ha sido entrenado previamente en el reconocimiento de los signos de la retinopatía diabética con una cantidad ingente de imágenes oculares de miles de personas.

Muy pronto, gracias a su superioridad en el reconocimiento de imágenes, este tipo de dispositivos permitirán subsanar fallos de diagnóstico en los sistemas de salud, diagnosticar con los mismos recursos humanos y de tiempo a muchas más personas y diagnosticar la enfermedad en pequeñas poblaciones donde los habitantes no tienen acceso a la atención oftalmológica.

La inteligencia artificial y la detección de la degeneración macular

La AI también se está mostrando sumamente eficaz en la detección temprana de la degeneración macular:  otra enfermedad ocular que puede pasar fácilmente inadvertida hasta que la visión ya está demasiado afectada y la persona empieza a ver borroso. Además, esta tecnología podría hacer pronto algo más: mapear y medir cómo progresa la enfermedad en un paciente.

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La Inteligencia artificial y el glaucoma

Otra enfermedad ocular de naturaleza asintomática en sus estadios iniciales es el glaucoma. Esta ausencia de sintomatología, sumada al hecho de que el diagnóstico depende en gran medida de la experiencia y de los conocimientos que tenga el oftalmólogo, hace que muchos casos no se diagnostiquen hasta que la enfermedad ya está muy avanzada y los daños en la visión son irreversibles. No obstante, el aprendizaje profundo (deep learning) ya está empezando a transformar esta realidad, tanto en la detección temprana del glaucoma como en la detección de su progresión y pronóstico.

Asimismo, se están desarrollando dispositivos digitales portátiles (wearables) que medirán la presión intraocular (PIO) de una persona a lo largo del día, tomarán imágenes de los discos ópticos y enviarán esta información tan valiosa para el seguimiento y tratamiento del glaucoma a su especialista.

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La AI es una realidad, pero requiere fuertes inversiones

En el artículo De las migrañas al cáncer: Inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades, publicado recientemente en The Conversation, el profesor Jon Ander Gómez  explica que la AI ha llegado al nivel de madurez suficiente para su aplicación en el ámbito de la salud. Ahora, el mayor reto es desplegar las soluciones en escenarios reales; lo cual requiere un gran esfuerzo e inversión.

Un ejemplo real de aplicación de AI en oftalmología

Social Eyes es una fundación que está trabajando con un equipo internacional de científicos, médicos e ingenieros para desarrollar aplicaciones que brinden atención médica a escala en lugares donde los médicos son escasos. Una de estas aplicaciones está diseñada para la evaluación de la retina y se está utilizando en poblaciones rurales de Nepal, ya que allí, el cuidado de la vista solo se lleva a cabo en hospitales generales y campamentos que, por otro lado, están desbordados. El sistema de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático se ejecuta en tabletas Android (NVIDIA SHIELD), lo cual facilita que los sanitarios detecten de forma temprana los problemas oculares derivados de la diabetes y puedan indicar inmediatamente un tratamiento.

Fuentes:

BBVA Research

Salesforce.com

The Conversation

Artificial Intelligence Trends in Eye Care

La inteligencia artificial puede ayudar, no reemplazar, a los oftalmólogos

Glaucoma management in the era of artificial intelligence

Nvidia