Arkangel AI en Retina Today: 驴C贸mo el uso de IA puede ayudar a los oftalm贸logos a detectar enfermedades exudativas de la m谩cula?
En la edici贸n de julio-agosto de Retina Today, se public贸 la investigaci贸n "USING AI TO IDENTIFY EXUDATIVE MACULAR DISEASE", resultado del trabajo conjunto del Instituto Nacional de Investigaci贸n en Oftalmolog铆a de Colombia y Arkangel AI.
El estudio presenta una herramienta de inteligencia artificial (IA) basada en una red neuronal convolucional, dise帽ada para interpretar tomograf铆as de coherencia 贸ptica (OCT) y detectar fluido intrarretinal y edema macular.
Arkangel AI y el Instituto Nacional de Investigaci贸n en Oftalmolog铆a han logrado un hito:
- Nuestra IA interpreta las OCTs con un 97.9% de precisi贸n para la detecci贸n de fluido itraretinal secundario a patolog铆a 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 im谩genes de ojos sanos y con diversas enfermedades retinianas , incluyendo edema macular diab茅tico (DME) y deterioro macular relacionado con la edad (AMD). Los resultados muestran que el modelo identific贸 correctamente 27 de 28 im谩genes positivas para edema macular con una sensibilidad del 90% y un 谩rea bajo la curva (AUC) del 97%, demostrando una excelente capacidad de discriminaci贸n.
Este gr谩fico representa la capacidad del algoritmo para clasificar las im谩genes correctamente. La l铆nea punteada morada representa un clasificador aleatorio con un 50 % de probabilidad de 茅xito. La l铆nea azul representa el rendimiento real del modelo. Caracter铆sticas como un AUC alto de 0.97 y la curva azul m谩s cercana a la esquina superior izquierda del gr谩fico indican la alta precisi贸n del algoritmo en la clasificaci贸n de im谩genes.
驴Por qu茅 es importante?
- Diagn贸stico m谩s r谩pido de patolog铆a exudativa macular.
- Potencial para prevenir p茅rdida de visi贸n
- Apoyo crucial para retin贸logos
Lo que buscamos con este modelo de IA es acelerar el diagn贸stico cl铆nico oftalmol贸gico, para ayudar en la identificaci贸n temprana de patolog铆as maculares para un manejo oportuno y prevenir el deterioro visual. Cabe aclarar que, para continuar el modelo en desarrollo se necesitan im谩genes 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 im谩genes. Nuestro modelos logra m茅tricas comparables con una base de datos mas peque帽a, mostrando gran solidez en la construcci贸n de los mismos y su capacidad de aprendizaje.
Para quienes desconocen, Retina Today es una revista cient铆fica destacada en investigaci贸n y desarrollo cl铆nico en el 谩mbito de la oftalmolog铆a en pa铆ses como Estados Unidos, Reino Unido, India y Malasia con m谩s 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 onc贸logo y pionero en la integraci贸n de inteligencia artificial en medicina. Graduado en 1998, comenz贸 su carrera en el ej茅rcito colombiano, alcanzando el rango de teniente coronel. Se especializ贸 en oncolog铆a en 2013 y obtuvo un MBA con enfoque en salud, combinando su experiencia m茅dica con habilidades empresariales y tecnol贸gicas. En 2018, fund贸 Maya Health, una empresa innovadora que desarrolla plataformas de navegaci贸n en c谩ncer utilizando IA, mejorando la detecci贸n temprana, personalizando tratamientos y acelerando la investigaci贸n m茅dica.
En este podcast discutimos
- Experiencia emprendedora: La creaci贸n de una startup en 2018 que buscaba integrar ecosistemas digitales colaborativos en el campo del c谩ncer, y las lecciones aprendidas de su fracaso.
- Formaci贸n en IA: El proceso de aprendizaje del m茅dico, desde un programa ejecutivo en MIT hasta una especializaci贸n en Machine Learning y Deep Learning en la Universidad de Texas en Austin.
- Cambio de paradigma m茅dico: C贸mo la formaci贸n en IA y negocios llev贸 al m茅dico a replantearse muchos aspectos del modelo m茅dico tradicional.
- Desarrollo de soluciones IA: El enfoque hol铆stico para crear soluciones de IA en el sector salud, incluyendo modelos anal铆ticos y desarrollo biodigital.
- Aplicaciones espec铆ficas: El desarrollo de modelos generativos para c谩ncer y un sistema de auditor铆a autom谩tica en oncolog铆a.
- Desaf铆os de implementaci贸n: La brecha entre el desarrollo de soluciones de IA y su implementaci贸n efectiva en el sector salud.
- Educaci贸n en salud: La propuesta de utilizar modelos generativos bien entrenados para educar a los pacientes.
- Futuro de la IA en salud: Una visi贸n cautelosa pero optimista sobre la implementaci贸n gradual de la IA en diferentes 谩reas de la atenci贸n m茅dica.
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