(Oregon).- Un algoritmo que utiliza inteligencia artificial puede diagnosticar, de forma automática y con una precisión mayor que la lograda por la mayoría de los médicos expertos, una causa potencial de ceguera infantil, a juzgar por los resultados de un nuevo estudio, llevado a cabo por el equipo del Dr. Michael Chiang, de la Universidad de Salud y Ciencia de Oregón en Estados Unidos.
Este avance en la computación médica podría ayudar a prevenir en más bebés la enfermedad, llamada retinopatía del prematuro. El músico Stevie Wonder quedó ciego debido a esta afección.
En las pruebas realizadas, el algoritmo diagnosticó de manera precisa la enfermedad en imágenes de ojos de niños el 91 por ciento de las veces. Por otro lado, un equipo de ocho médicos expertos en retinopatía del prematuro que examinaron las mismas imágenes alcanzó un porcentaje medio de acierto del 82 por ciento. Algoritmos como este podrían ayudar a superar la escasez de médicos con amplia experiencia para diagnosticar algunas dolencias difíciles de reconocer.
Otros han intentado desarrollar sistemas informáticos para diagnosticar la retinopatía del prematuro, pero nadie había logrado un sistema capaz de alcanzar la precisión del diagnóstico visual de los médicos.
La retinopatía del prematuro está causada por un crecimiento anormal de vasos sanguíneos cerca de la retina, la porción sensible a la luz en el fondo del ojo. La afección es común en bebés prematuros y es la causa principal de la ceguera infantil en todo el mundo.
La enfermedad se suele diagnosticar inspeccionando visualmente el ojo del bebé. Los médicos normalmente utilizan un dispositivo de aumento óptico que lanza luz en el ojo dilatado de la criatura, pero ese método puede llevar a diagnósticos variables y subjetivos.
La Inteligencia Artificial permite a las máquinas pensar como humanos y es un campo cada vez más presente en el ámbito de la salud. Recientemente, la Administración estadounidense de Alimentos y Medicamentos (FDA) ha aprobado un dispositivo de Inteligencia Artificial que detecta una enfermedad ocular relacionada con la diabetes.
Fuente: Noticias de la Ciencia y Tecnología
