Un equipo formado por investigadores del Hospital Universitario de Canarias y la Universidad de La Laguna ha desarrollado este sistema que ha sido premiado en el Congreso de la Sociedad Española de Glaucoma.
El catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática José Sigut Saavedra explica que el proyecto nace de la colaboración mantenida desde hace años entre la universidad y la unidad de glaucoma del HUC para desarrollar herramientas de apoyo al diagnóstico médico: «Intentamos ayudar a detectar el glaucoma lo más precozmente posible»
El investigador recuerda que el glaucoma es conocido como “la ceguera silenciosa”, ya que cuando aparecen síntomas evidentes la enfermedad suele encontrarse avanzada y puede provocar pérdida irreversible de visión.
Cómo funciona el sistema
La tecnología desarrollada utiliza principalmente imágenes de fondo de ojo, similares a las retinografías empleadas habitualmente en revisiones oftalmológicas.
Sigut explica que estas imágenes permiten analizar la retina y especialmente el nervio óptico, una de las estructuras que más se deteriora con el glaucoma debido al aumento de la presión intraocular: «El sistema aprende a asociar imágenes y datos clínicos con diagnósticos reales»
Además de fotografías de retina, la herramienta puede incorporar información clínica adicional del paciente, como edad o antecedentes médicos, dentro de un modelo de análisis multimodal.
El proceso se basa en entrenar la inteligencia artificial mediante cientos de imágenes previamente diagnosticadas por especialistas. Posteriormente, el sistema es sometido a pruebas con nuevos casos para comprobar su capacidad de generalización y precisión diagnóstica.
La importancia de la “explicabilidad”
Uno de los principales retos del proyecto se centra en lograr que la inteligencia artificial pueda explicar los motivos de sus decisiones clínicas, una línea de trabajo conocida como “explicabilidad” o “interpretabilidad”: «Estos sistemas son muy potentes, pero muy opacos»
Sigut señala que, aunque la inteligencia artificial puede alcanzar niveles de precisión comparables o incluso superiores a los humanos en determinadas tareas, todavía resulta complejo conocer exactamente por qué el sistema emite un determinado diagnóstico.
Por ese motivo, el grupo investigador trabaja en mecanismos que permitan aumentar la confianza médica en las decisiones generadas por estas herramientas.
Aplicaciones futuras
El investigador considera que todavía queda recorrido para integrar plenamente esta tecnología dentro del funcionamiento habitual de hospitales y centros sanitarios, ya que debe superar procesos regulatorios y validaciones clínicas complejas.
No obstante, sí cree posible que en un futuro cercano se utilice como herramienta de apoyo para especialistas y especialmente en zonas con menor acceso a tecnología médica avanzada: «Con un móvil ya se podrían obtener imágenes útiles para ayudar al diagnóstico»
Sigut destaca además que estas tecnologías permiten acelerar enormemente procesos de investigación y análisis de datos que antes requerían meses de trabajo.
El equipo responsable del proyecto
El trabajo se desarrolla en el marco del grupo GAIN de la Universidad de La Laguna, especializado en análisis de imágenes médicas, y cuenta con la colaboración directa del jefe de la unidad de glaucoma del HUC, el doctor Valentín Tinguaro, además de otros especialistas hospitalarios: «Sin los médicos no podríamos hacer absolutamente nada»
El investigador subraya la importancia de la colaboración entre perfiles médicos y tecnológicos para desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la salud.