Arkangel AI en Retina Today: ¿Cómo el uso de IA puede ayudar a los oftalmólogos a detectar enfermedades exudativas de la mácula?
En la edición de julio-agosto de Retina Today, se publicó la investigación "USING AI TO IDENTIFY EXUDATIVE MACULAR DISEASE", resultado del trabajo conjunto del Instituto Nacional de Investigación en Oftalmología de Colombia y Arkangel AI.
El estudio presenta una herramienta de inteligencia artificial (IA) basada en una red neuronal convolucional, diseñada para interpretar tomografías de coherencia óptica (OCT) y detectar fluido intrarretinal y edema macular.
Arkangel AI y el Instituto Nacional de Investigación en Oftalmología han logrado un hito:
- Nuestra IA interpreta las OCTs con un 97.9% de precisión para la detección de fluido itraretinal secundario a patología exudativa macular.
- Tiene excelente capacidad para discriminar imagenes compatbles con fluido intraretinal y edema macular en las las OCTs (sensibilidad y especificidad del 90%)
- Publicado en Retina Today
DATOS CLAVES
El modelo de IA fue entrenado con 110 imágenes de ojos sanos y con diversas enfermedades retinianas , incluyendo edema macular diabético (DME) y deterioro macular relacionado con la edad (AMD). Los resultados muestran que el modelo identificó correctamente 27 de 28 imágenes positivas para edema macular con una sensibilidad del 90% y un área bajo la curva (AUC) del 97%, demostrando una excelente capacidad de discriminación.
Este gráfico representa la capacidad del algoritmo para clasificar las imágenes correctamente. La línea punteada morada representa un clasificador aleatorio con un 50 % de probabilidad de éxito. La línea azul representa el rendimiento real del modelo. Características como un AUC alto de 0.97 y la curva azul más cercana a la esquina superior izquierda del gráfico indican la alta precisión del algoritmo en la clasificación de imágenes.
¿Por qué es importante?
- Diagnóstico más rápido de patología exudativa macular.
- Potencial para prevenir pérdida de visión
- Apoyo crucial para retinólogos
Lo que buscamos con este modelo de IA es acelerar el diagnóstico clínico oftalmológico, para ayudar en la identificación temprana de patologías maculares para un manejo oportuno y prevenir el deterioro visual. Cabe aclarar que, para continuar el modelo en desarrollo se necesitan imágenes adicionales con el fin de perfeccionarlo.
Cabe resaltar que, otros modelos han sido desarrollados entrenando en bases de datos de 15,000 y 36,000 imágenes. Nuestro modelos logra métricas comparables con una base de datos mas pequeña, mostrando gran solidez en la construcción de los mismos y su capacidad de aprendizaje.
Para quienes desconocen, Retina Today es una revista científica destacada en investigación y desarrollo clínico en el ámbito de la oftalmología en países como Estados Unidos, Reino Unido, India y Malasia con más de 85.000 visitantes mensuales en su sitio web.
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AI HEROES PODCAST
Luis Eduardo Pino
El Dr. Luis Eduardo Pino es un destacado oncólogo y pionero en la integración de inteligencia artificial en medicina. Graduado en 1998, comenzó su carrera en el ejército colombiano, alcanzando el rango de teniente coronel. Se especializó en oncología en 2013 y obtuvo un MBA con enfoque en salud, combinando su experiencia médica con habilidades empresariales y tecnológicas. En 2018, fundó Maya Health, una empresa innovadora que desarrolla plataformas de navegación en cáncer utilizando IA, mejorando la detección temprana, personalizando tratamientos y acelerando la investigación médica.
En este podcast discutimos
- Experiencia emprendedora: La creación de una startup en 2018 que buscaba integrar ecosistemas digitales colaborativos en el campo del cáncer, y las lecciones aprendidas de su fracaso.
- Formación en IA: El proceso de aprendizaje del médico, desde un programa ejecutivo en MIT hasta una especialización en Machine Learning y Deep Learning en la Universidad de Texas en Austin.
- Cambio de paradigma médico: Cómo la formación en IA y negocios llevó al médico a replantearse muchos aspectos del modelo médico tradicional.
- Desarrollo de soluciones IA: El enfoque holístico para crear soluciones de IA en el sector salud, incluyendo modelos analíticos y desarrollo biodigital.
- Aplicaciones específicas: El desarrollo de modelos generativos para cáncer y un sistema de auditoría automática en oncología.
- Desafíos de implementación: La brecha entre el desarrollo de soluciones de IA y su implementación efectiva en el sector salud.
- Educación en salud: La propuesta de utilizar modelos generativos bien entrenados para educar a los pacientes.
- Futuro de la IA en salud: Una visión cautelosa pero optimista sobre la implementación gradual de la IA en diferentes áreas de la atención médica.
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