Los investigadores de la Universidad de Londres y el Crabb Lab han conseguido crear un modelo de inteligencia artificial que puede predecir cuán comprometida está la visión de las persona con glaucoma.
El glaucoma es una de las enfermedades oculares más comunes, junto con la degeneración macular. Los síntomas de esta afección ocular, como la pérdida de visión, suelen aparecer entre los 40 y los 75 años, pero la enfermedad puede empezar a causar estragos en el nervio óptico desde los 30 años. Lo cual dificulta mucho su tratamiento, pues una que alguien pierde la vista a causa del glaucoma, no se puede restaurar.
Por tal motivo, este nuevo modelo mecánico podría ser clave para la detección temprana y el manejo clínico adecuado de la enfermedad.
El “aprendizaje profundo”, la IA para el glaucoma
Gracias a los avances de la inteligencia artificial, es posible escanear tomografías oculares y diagnosticar cualquier enfermedad a distancia, incluido el glaucoma. Con lo cual no debería ser difícil predecir su aparición utilizando también el IA.
Esto fue lo que pensó el equipo de investigadores al inicio del proyecto, y también fue lo que los llevó a desarrollar un nuevo tipo de aprendizaje automático que se centrara únicamente en el escaneo de dos tipos de tomografías:
- Las imágenes de coherencia óptica (OCT), que se utilizan para obtener imágenes transversales de la retina. Lo que permite medir el grosor y las deformaciones que ha sufrido con el paso del tiempo.
- Y las imágenes de reflectancia infrarroja (IR). Utilizadas para obtener la silueta del disco óptico, que es donde el nervio óptico del ojo sale de la retina y viaja al cerebro.
El aprendizaje profundo fue el resultado de su investigación. Este tipo de “aprendizaje automático” imita la forma en la que los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento. Por tanto, se puede utilizar como cualquier software de inteligencia artificial, para detectar, estudiar y predecir los signos del glaucoma.
¿Cómo la inteligencia artificial puede predecir enfermedades?
La razón por la que el glaucoma es una enfermedad tan peligrosa, es porque deteriora gradualmente el nervio óptico que utilizamos para transformar las tonalidades de luz en imágenes. Al hacer esto, aparecen puntos ciegos en el campo de visión que van bloqueando la retina hasta que todo se vuelve oscuro.
Un proceso que, aunque varía en el tiempo, sigue un patrón de evolución que puede ser rastreado explorando el volumen de la retina periódicamente.
Lo que hace este aprendizaje profundo es, básicamente, utilizar inteligencia artificial para comparar la retina y el nervio óptico de un paciente, y sugerir cuán posible es que desarrolle glaucoma. De tal manera que esa persona afectada pueda detener el avance de la enfermedad mucho antes de que el daño sea irreparable.
Un paso más cerca de frenar los efectos del glaucoma
Durante el desarrollo de este modelo de inteligencia artificial, el equipo estuvo probando constantemente su eficiencia con tomografías reales de pacientes con glaucoma.
Gracias a esto, el método de aprendizaje profundo aprendió a predecir el campo visual del paciente al observar las imágenes sin que ningún experto le ayudara. Al igual que logró catalogar ciertos patrones en el volumen de la retina, que podrían utilizarse a futuro como etiquetas para estudiar la evolución de la enfermedad.
Si bien las predicciones de aprendizaje profundo no son significativas todavía, son lo suficientemente prometedoras como para despertar el interés científico. Por tanto, el plan es lograr que este método llegue a la fase de ensayo clínico, en donde podría utilizarse como tratamiento para el glaucoma. No tanto como una cura, sino como un proceso preventivo durante el tratamiento.
Así que, por el bien de los pacientes con glaucoma, esperamos que logren este objetivo lo más pronto posible. De lo contrario, este avance tan prometedor quedará en el olvido, junto con las gafas para detectar glaucoma.
Referencias:
Using deep learning to predict the vision of glaucoma patients https://medicalxpress.com/news/2022-06-deep-vision-glaucoma-patients.html
Multimodal Deep Learning for Predicting Visual Fields from the Optic Disc and OCT Imaging https://dx.doi.org/10.1016/j.ophtha.2022.02.017