Uso de la IA podría evitar la ceguera diabética en 4 millones de mexicanos
- En México existen alrededor de 24 millones de personas viviendo con diabetes y prediabetes.
- De estas, cuatro millones tienen o desarrollarán retinopatía diabética en algún momento de su vida sin siquiera saberlo.
- La empresa de soluciones tecnológicas Prosperia se vale de la inteligencia artificial para elaborar un diagnóstico certero, y su implementación podría evitarle esta condición a millones de mexicanos.
En México existen alrededor de 12 millones de personas viven con diabetes y cerca de otros 12 millones con prediabetes, según datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2018. De estas, 4 millones tienen o desarrollarán retinopatía diabética en algún momento de su vida sin siquiera saberlo.
La retinopatía diabética representa la primera causa de ceguera irreversible en la población en edad productiva. Pese a su relevancia, en México menos del 20% de los casos son diagnosticados; sin embargo, en nuestro país ya se aplican tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) para contrarrestar esta falta de diagnósticos.
Prosperia, empresa de soluciones tecnológicas basadas en IA para la detección temprana de enfermedades crónicas, es una de las que ya implementa este tipo de tecnología en México. Específicamente, para la detección y tratamiento oportuno de la diabetes y la hipertensión, así como de sus complicaciones oftalmológicas.
“El diagnóstico de esta enfermedad se hace en etapas muy tardías; en donde el tratamiento es más costoso y la probabilidad de que el paciente mantenga la visión baja mucho. Es justo a través de tecnología como podemos empezar a detectar estas patologías a tiempo y con ello evitar que haya una pérdida de visión”, dice Cristina Campero, directora general de Prosperia.
¿Cómo se utiliza la IA para combatir la ceguera diabética?
La tecnología de IA cuenta con distintas herramientas para diagnosticar el riesgo de ceguera diabética de manera temprana.
Una de las soluciones utilizadas por Prosperia es una calculadora de riesgo sustentada en cuestionarios inteligentes basados en modelos entrenados con datos representativos de la población mexicana. Estos le ayudan a identificar personas con una alta probabilidad de padecer o desarrollar diabetes y/o hipertensión. Además, estima el riesgo de estas de desarrollar complicaciones que amenazan la visión.
A su vez, a las personas con diabetes y/o con alto riesgo de complicaciones visuales también se les realiza un examen de fondo de ojo.
En dicho examen se les toman fotografías de retina en ambos ojos. Estas se transfieren a una tableta, donde son analizadas de manera automática mediante una plataforma de IA que determina si el paciente tiene lesiones o daños característicos de retinopatía diabética.
Usar tecnología de IA para diagnosticar la ceguera diabética en México podría ahorrar más de 3,000 mdp en tratamientos
Campero dice que la masificación de esta tecnología en México podría ayudar a evitar la ceguera diabética en las cuatro millones de personas sin diagnóstico, así como ahorrar más 3,000 millones de pesos al año en tratamientos. También dijo que la IA podría mejorar la precisión del diagnóstico de este padecimiento en 6%.
A su vez, de acuerdo con la directiva, la IA podría ser de utilidad en otros campos de la oftalmología e incluso más allá.
“No solo estamos atendiendo la retinopatía diabética, estamos trabajando constantemente para crear soluciones que nos ayuden a abordar otros problemas de salud dentro de oftalmología, enfermedades cardiovasculares y oncología.”, dijo.
México ocupa el sexto lugar a nivel mundial en casos de diabetes. A su vez, esta enfermedad es la segunda causa de mortalidad en nuestro país, cobrando la vida de aproximadamente 100 mil personas al año, lo que equivale a 11 muertes por hora, según datos del INEGI.
La tecnología de IA se ha hecho cada vez más importante en el sector salud.
En México ya existen hospitales que usan esta tecnología para eficientar diagnósticos y tratamientos de pacientes. A su vez, compañías como IBM han desarrollado modelos de IA y machine learning para tratar de entender mejor la progresión de enfermedades como el Parkinson.
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