La IA detecta la enfermedad ocular y el riesgo de Parkinson.
Los científicos han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial ( AI ) capaz de diagnosticar y predecir el riesgo de desarrollar múltiples afecciones de salud — desde enfermedades oculares hasta insuficiencia cardíaca y enfermedad de Parkinson —, todo en el base de las imágenes de la retina de las personas.
La nueva herramienta — llamada RETFund — se desarrolló utilizando un método conocido como aprendizaje auto supervisado.
Utilizaron un método similar al utilizado para entrenar modelos de idiomas grandes como ChatGPT.
Esa herramienta de IA aprovecha innumerables ejemplos de texto generado por humanos para aprender a predecir la siguiente palabra en una oración del contexto de las palabras anteriores. Del mismo tipo de manera, »RETFound» utiliza una multitud de fotos de la retina para aprender a predecir cómo deberían ser las partes faltantes de las imágenes.
En el transcurso de millones de imágenes, el modelo de alguna manera aprende cómo es una retina y cuáles son todas las características de una retina.
Las retinas de una persona pueden ofrecer una ventana a su salud, porque son la única parte del cuerpo humano a través de la cual la red capilar, compuesta por los vasos sanguíneos más pequeños, se puede observar directamente. “ Si tiene alguna enfermedad cardiovascular sistémica, como hipertensión, que está afectando potencialmente a todos los vasos sanguíneos de su cuerpo, podemos visualizar directamente en imágenes de la retina.
Las retinas también son una extensión del sistema nervioso central, que comparten similitudes con el cerebro, lo que significa que las imágenes de la retina se pueden usar para evaluar el tejido neural. “ El problema es que muchas veces las personas no tienen la experiencia para interpretar estos escaneos. Aquí es donde entra la IA.
- Expandir aplicaciones
Los investigadores ahora están mirando hacia adelante a qué otros tipos de imágenes médicas se podrían aplicar las técnicas utilizadas para desarrollar RETFound.
- Será interesante ver si estos métodos generalizan imágenes más complejas —por ejemplo, a imágenes de resonancia magnética o tomografías computarizadas, que a menudo son tridimensionales o incluso cuatro dimensiones.
