Publicado 25/11/2020 13:50CET

Inteligencia artificial para la detectar la retinopatía en prematuros

Bebé
Bebé - GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / LIUDMILA FADZEYEVA

MADRID, 25 Nov. (EUROPA PRESS) -

Investigadores del Grupo de Informática Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), y de dos universidades ecuatorianas, la Escuela Politécnica Nacional (EPN) y la Universidad San Francisco de Quito (USFQ), han desarrollado un método novedoso de inteligencia artificial para ayudar al diagnóstico de retinopatía en bebés prematuros, solucionando el problema del diagnóstico actual, basado en imágenes suelen ser oscuras y tienen una luminosidad irregular.

Así, se trata de procesar imágenes de fondo de ojo y mejorar la visibilidad de la red vascular, con el fin de dar soporte informático al diagnóstico de esta patología. Esta enfermedad ocular, producida por un desarrollo anormal de vasos sanguíneos en la retina, puede afectar a bebés prematuros y llevar a la ceguera, por lo que el diagnóstico temprano es fundamental.

Para desarrollar este 'software' de diagnóstico, los investigadores han trabajado en estrecha cooperación con expertos oftalmólogos pediatras del Hospital Metropolitano y del Hospital Pediátrico Baca Ortiz de Ecuador.

La Retinopatía de la Prematuridad (ROP, por su nombre en inglés) es una enfermedad que pueden presentar bebés nacidos prematuros o con un peso inferior al estándar, causando incluso a causar la ceguera en su nivel más alto de gravedad. Para evitarlo, el diagnóstico y tratamiento temprano es crucial.

Así, la aplicación de algoritmos de inteligencia y visión artificial suponen una herramienta capaz de mejorar la visibilidad de los vasos sanguíneos en la retina prematura. Como señala el miembro del Grupo de Informática Biomédica de la UPM, Raúl Alonso, "gracias a estos algoritmos hemos desarrollado un software capaz de mejor las imágenes de forma adaptativa, esto es, los parámetros de optimización de cada imagen se calculan automáticamente en base a las características propias de dicha imagen usando una red de neuronas artificial. Posteriormente, se utilizan filtros de visión artificial que permiten mejorar la visibilidad de los vasos sanguíneos utilizando los parámetros calculados en el paso anterior".

"Esta aplicación facilita el diagnóstico manual a los médicos de la retinoplatía y es, además, un primer paso para la detección y medición automática de la tortuosidad de los vasos sanguíneos en la retina, factor principal usado para el diagnóstico de la enfermedad", indica Monserrate Intriago Pazmiño, otra de las investigadoras participantes en el estudio.

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