La IA de DeepMind puede predecir la progresión de la condición ocular de la DMAE

La IA de DeepMind puede predecir la progresión de la condición ocular de la DMAE

La proliferación de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector de la Salud es un avance que vale la pena observar. Varias empresas importantes, incluyendo grandes técnicos, están avanzando en la misma dirección para revolucionar la forma en que se presta atención a los necesitados. Recientemente, una colaboración entre DeepMind de Google y Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust ha dado lugar al desarrollo de un modelo de IA que tiene el potencial de predecir si un paciente desarrollará DMAE húmeda dentro de seis meses. En el futuro, este sistema podría ayudar a los médicos a planificar estudios de intervención temprana, así como contribuir más ampliamente a la comprensión clínica de la enfermedad y su progresión.

¿Qué es la DMA y su impacto en las personas?

La degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) es la mayor causa de pérdida de visión en el Reino Unido y los Estados Unidos y es la tercera causa de ceguera en todo el mundo.

Alrededor del 75 por ciento de los pacientes con DMAE tienen una forma temprana llamada DMAE «seca» que suele tener un impacto relativamente leve en la visión. Sin embargo, una minoría de pacientes desarrolla la forma más amenazante de DMAE llamada DMAE exudativa o «húmeda». Esta condición afecta a alrededor del 15 por ciento de los pacientes y se produce cuando se desarrollan vasos sanguíneos anormales debajo de la retina. Estos vasos pueden perder líquido, lo que puede causar una pérdida permanente de la visión central si no se trata a tiempo.

Descifrando la innovación de la IA de Google

Los investigadores entrenaron y probaron su modelo de IA usando un conjunto de datos retrospectivos y anonimizados de 2.795 pacientes. Estos pacientes habían sido diagnosticados con DMAE húmeda en uno de sus ojos y asistían a uno de los siete sitios clínicos para recibir imágenes y tratamiento regular de TCO. Para cada paciente, los investigadores trabajaron con expertos en retina para revisar todas las exploraciones previas de cada ojo y determinar la exploración cuando la DMAE húmeda fue evidente por primera vez. En colaboración con sus colegas de DeepMind, la compañía desarrolló un sistema de IA compuesto de dos redes neurales convolucionales profundas, una tomando el escaneo 3D en bruto como entrada y la otra, construida sobre su trabajo previo, tomando un mapa de segmentación que delinea los tipos de tejido presentes en la retina. El sistema de predicción de DeepMind utilizó el escáner en bruto y la segmentación de tejido para estimar el riesgo de un paciente de progresar a una DMAE húmeda en los próximos seis meses.

Para probar el sistema, la compañía presentó el modelo con un único escáner desidentificado y le pidió que predijera si algún signo indicaba que el paciente desarrollaría DMAE húmeda en los seis meses siguientes. DeepMind también pidió a seis expertos clínicos – tres especialistas en retina y tres optometristas, cada uno con al menos diez años de experiencia – que hicieran lo mismo. Predecir la posibilidad de que un paciente desarrolle DMAE húmeda no es una tarea que se realice habitualmente en la práctica clínica, por lo que esta es la primera vez que se evalúa esta capacidad por parte de los expertos.

Si bien los expertos clínicos se desempeñaron mejor que la casualidad por sí solos, hubo una variabilidad sustancial entre sus evaluaciones. El sistema de DeepMind se desempeñó tan bien, y en ciertos casos mejor que estos clínicos en la predicción de la progresión de la DMAE húmeda. Esto resalta su uso potencial para informar a los estudios en el futuro para evaluar o ayudar a desarrollar tratamientos para prevenir la progresión de la DMAE húmeda.

La labor futura podría abordar varias limitaciones de esta investigación. La muestra era representativa de la práctica en múltiples sitios del mayor hospital oftalmológico del mundo, pero se necesita más trabajo para comprender el funcionamiento del modelo en diferentes entornos demográficos y clínicos. En esa labor también se debería comprender el impacto de los factores no estudiados -como las pruebas adicionales de diagnóstico por imágenes- que podrían ser importantes para la predicción pero que estaban fuera del alcance de esta labor.

Perspectivas futuras

Estos hallazgos demuestran el potencial de la IA para ayudar a mejorar la comprensión de la progresión de la enfermedad y predecir el riesgo futuro de que los pacientes desarrollen condiciones que amenacen la vista. Esto, a su vez, podría ayudar a los médicos a estudiar tratamientos preventivos.

Esta es la última etapa de la asociación de DeepMind con el Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, una relación de larga duración que pasó de DeepMind a Google Health en septiembre de 2019. Las colaboraciones anteriores de la compañía incluyen el uso de la IA para detectar rápidamente enfermedades oculares y mostrar cómo Google Cloud AutoML podría eventualmente ayudar a los médicos sin experiencia técnica previa a detectar con precisión enfermedades comunes a partir de imágenes médicas.

Se trata de una investigación temprana, más que de un producto que pueda aplicarse en la práctica clínica habitual. Cualquier producto futuro tendría que pasar por rigurosos ensayos clínicos prospectivos y aprobaciones reglamentarias antes de poder ser utilizado como herramienta para los médicos. Este trabajo se une a un creciente cuerpo de investigación en el área del desarrollo de modelos predictivos que podrían informar la investigación y los ensayos clínicos. En línea con esto, Moorfields pondrá a disposición el conjunto de datos a través de la Iniciativa Ryan para la Investigación Macular. Los investigadores esperan que modelos como el suyo puedan apoyar esta área de trabajo para mejorar los resultados de los pacientes.

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