La plataforma fue desarrollada por investigadores del CONICET y la UNCPBA y ya se utiliza en hospitales de distintas ciudades bonaerense.<\/p>\n
Una inteligencia artificial desarrollada por investigadores argentinos busca facilitar la detecci\u00f3n temprana de una de las principales complicaciones asociadas a la diabetes. Se trata de Retinar, una plataforma de teleoftalmolog\u00eda creada por un equipo del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) que analiza im\u00e1genes de la retina y permite identificar casos que requieren atenci\u00f3n especializada.<\/p>\n
La herramienta apunta a un problema que puede avanzar durante a\u00f1os sin presentar s\u00edntomas. La retinopat\u00eda diab\u00e9tica afecta aproximadamente al 25% de las personas con diabetes a nivel mundial y constituye una de las principales causas de p\u00e9rdida visual prevenible e irreversible en adultos en edad productiva. Detectarla a tiempo permite iniciar tratamientos y reducir el riesgo de complicaciones graves.<\/p>\n
C\u00f3mo funciona Retinar<\/p>\n
Retinar utiliza retinograf\u00edas, im\u00e1genes del fondo del ojo que pueden obtenerse sin dilatar la pupila. El estudio puede realizarse en hospitales o centros de atenci\u00f3n primaria por personal capacitado y luego enviarse a especialistas para su evaluaci\u00f3n a distancia.<\/p>\n
El sistema incorpora inteligencia artificial en dos etapas. Primero, controla autom\u00e1ticamente si la imagen obtenida tiene la calidad suficiente para ser analizada. Despu\u00e9s, identifica aquellas que presentan signos compatibles con una retinopat\u00eda diab\u00e9tica que podr\u00eda requerir una derivaci\u00f3n prioritaria.<\/p>\n
\u201cCuando empezamos a trabajar con los equipos de salud entendimos que, adem\u00e1s de generar un modelo capaz de tamizar los casos de riesgo, \u00edbamos a necesitar controlar la calidad de las im\u00e1genes\u201d, explica el investigador del CONICET Jos\u00e9 Ignacio Orlando.<\/p>\n
Para entrenar los modelos se utilizaron decenas de miles de im\u00e1genes de fondo de ojo evaluadas previamente por especialistas y provenientes de diferentes equipos, hospitales y poblaciones. El objetivo fue evitar que el sistema funcionara \u00fanicamente en determinadas condiciones y lograr que pudiera reconocer la enfermedad frente a im\u00e1genes obtenidas en contextos diversos.
\nUna asistencia para los m\u00e9dicos<\/p>\n
Es importante destacar que la plataforma no reemplaza al oftalm\u00f3logo. Su funci\u00f3n es ordenar y agilizar el proceso: la IA clasifica los estudios seg\u00fan el nivel de riesgo y permite que los especialistas concentren primero su atenci\u00f3n en los casos que podr\u00edan necesitar tratamiento.<\/p>\n
\u201cLa inteligencia artificial nos permite organizar el trabajo de otra manera: automatiza tareas repetitivas, ayuda a priorizar los casos de mayor riesgo y mejora la eficiencia del sistema, pero la responsabilidad cl\u00ednica contin\u00faa siempre en manos del profesional\u201d, se\u00f1ala Orlando.<\/p>\n
Actualmente, Retinar ya se utiliza en hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea. En sus primeras implementaciones, la herramienta permiti\u00f3 evaluar a cientos de pacientes y detectar casos compatibles con retinopat\u00eda diab\u00e9tica referible.<\/p>\n
De esta manera, un desarrollo surgido de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica argentina busca reducir las barreras de acceso a los controles oftalmol\u00f3gicos y acercar la detecci\u00f3n temprana de problemas visuales a pacientes que, de otro modo, podr\u00edan llegar al especialista cuando el da\u00f1o ya fuera irreversible.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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