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El AI descubre sobre el 95 por ciento de casos diabéticos de la retinopatía

Un nuevo estudio presentó en la reunión anual de la academia americana de partes (AAO) de los oftalmólogos el 14 de octubre de 2019 un rendimiento asombroso 95.% cuando se utiliza la inteligencia (AI) artificial de revisar una población de la vida real para la retinopatía diabética. No sólo es esto asombroso sensible, pero no requiere a ningún oftalmólogo entrenado realizar la investigación, y los resultados están disponibles en apenas una parte plana minuciosa. Esta investigación en tiempo real del AI es ideal para las instalaciones de atención primaria y para los centros de cuidado diabéticos del especialista más sofisticado igualmente. La ventaja de la tecnología llamada EyeArt es su potencial de ayudar a doctores a revisar rápidamente fuera a esos pacientes que necesiten la remisión a los servicios especializados del aro prevenir la baja visual permanente debido a la diabetes.

La necesidad

La diabetes mellitus es una condición metabólica que afecta a cientos de millones de personas el mundo encima. En apenas los E.E.U.U., hay sobre 30 millones de diabéticos. Caracterizado por la regla anormal de los niveles de la glucosa en sangre, la diabetes causa no sólo cambios potencialmente fatales en el equilibrio flúido de la carrocería, pero priva las células de su suministro de energía, causa daño vascular, y aumenta el riesgo de enfermedad cardiovascular. Sus complicaciones vasculares pueden llevar a la enfermedad de la retina, de los riñones, del corazón y del cerebro. Un 25% completo de pacientes con diabetes pueden preveer desarrollar retinopatía diabética, y en los E.E.U.U., con la erradicación de muchas otras causas de la discapacidad visual, ésta se ha convertido en la causa de no. 1 de la ceguera en gente de la edad de trabajar.

Retinopatía diabética. Haber de imagen: Anukool Manoton/Shutterstock
Retinopatía diabética. Haber de imagen: Anukool Manoton/Shutterstock

El proceso del deterioro retiniano en diabetes es prolongado, pero es acelerado y agravado por mando pobre de la glucosa en sangre. El mecanismo del daño es mediado por la presencia creciente de glucosa en la sangre. Esto causa el daño endotelial directo, el endotelio que es el guarnición celular plano liso del interior de cada vaso sanguíneo.

El debilitamiento de los vasos sanguíneos en el aro hace pequeños bombeos ocurrir, entre las células endoteliales adyacentes. Esto rompe la barrera endotelial, permitiendo que los glóbulos y el suero se escapen fuera en la retina fuera. La reacción inflamatoria intensa que ocurre en respuesta a este fuga produce el edema que es el más marcado de la fóvea, el punto donde la retina enfoca con la agudeza más grande.

Mientras que la retinopatía diabética temprana puede no causar síntomas, la discapacidad visual aumenta en un cierto plazo y finalmente da lugar a ceguera. Ahora hay tratamientos para arrestar y para corregir la baja visual asociada a esta condición, con tal que se coja temprano. Por este motivo, la investigación anual para la retinopatía diabética es una parte esencial de cuidado de la diabetes. La actual aproximación utiliza una aproximación automatizada que logre un alto nivel de exactitud mientras que revisa un en grandes cantidades de pacientes con gran rapidez.

Sobre EyeArt

Un sistema AI-basado llamado EyeArt fue desarrollado algunos años anterior, pero su validez clínica seguía siendo sin probar. Utiliza algoritmos para analizar imágenes retinianas junto con el aprendizaje de máquina profundo descubrir y localizar lesiones diabéticas de la retinopatía.

El estudio actual apuntó fijar la exactitud clínica de este sistema de detección con respecto a ETDRS, un sistema que nivelaba oro-estándar usado por los expertos.

Resultados del estudio

El estudio incluyó a cerca de 900 pacientes en 15 diversos centros, que fueron revisados usando el programa de EyeArt sobre aros undilated (sin el uso de dilatar caídas de aro). Estos resultados entonces fueron enviados los graduadores certificados de ETDRS para la revista experta. Los graduadores encontraron que 95,5% de aros con retinopatía diabética fueron determinados correctamente usando EyeArt, mientras que los 86% de aros clasificados como normales por el sistema eran verdad inafectados. Un porcentaje muy pequeño de aros no se podría clasificar correctamente sin la dilatación. Cuando estos aros también fueron incluidos en el estudio, más aros se podrían nivelar correctamente. Total, el 90% o más de todos los aros escogidos encima de como anormal por EyeArt tenía retinopatía diabética u otra enfermedad del aro.

La investigación actual seguida en un estudio retrospectivo anterior usando datos a partir de 100 000 visitas pacientes sucesivas, que encontraron que los casos diabéticos de la retinopatía fueron tomados temprano por EyeArt, dándole una sensibilidad y una especificidad de sobre el 91%. Las imágenes usadas eran ésas capturadas por las clínicas de la vida real. La validación también ha sido realizada independientemente por NHS BRITÁNICO en más de 20 000 pacientes. Las imágenes o la mal calidad, o las que no muestran los campos retinianos requeridos, son marcadas con etiqueta automáticamente por el programa. Esto ocurre dentro de un minuto de recibir tales imágenes ungradable, para poder detectar una fotografía de la repetición durante la misma conveniencia paciente de la visita, del aumento y la concordancia del paciente. El software es compatible con una amplia gama de modelos de la cámara también. La transmisión y el almacenamiento de datos siguen protocolos cifrados para guardar todo el soldado paciente de la información y para asegurarlo, pero también permiten su incorporación en sistemas electrónicos existentes del archivo de la atención sanitaria.

La importancia

El investigador Srinivas Sadda dice, “gran promesa de los asimientos exactos, en tiempo real de la diagnosis para millones de pacientes que viven con diabetes. Además de accesibilidad creciente, una diagnosis pronto hizo posible con los medios del AI que determinaban ésos a riesgo de ceguera y que los conseguían delante de un oftalmólogo para el tratamiento antes de que sea demasiado atrasada.” El proceso es tan simple como tomando una imagen del color de la retina del paciente, cargándola por teletratamiento para el análisis nube-basado, y recibiendo los partes dentro de un minuto.

Dr. Liji Thomas

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Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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