Netra.ai, una solución desarrollada por Leben Care y Sankara Eye Foundation, utiliza tecnologías Intel para identificar la retinopatía diabética en minutos.
India tiene una de las poblaciones de diabéticos más grandes del mundo, con alrededor de 65 millones de personas que padecen la enfermedad. Se estima que el daño ocular causado por la diabetes, conocido como retinopatía diabética (RD), afectará a alrededor de un tercio de los pacientes.
La RD es una de las principales causas de pérdida de visión y ceguera en adultos, pero la detección temprana puede limitar su impacto que cambia la vida. En muchos países de ingresos bajos y medianos, hay una falta de especialistas en retina capacitados, especialmente en las zonas rurales, lo que conduce a un diagnóstico tardío después de que la enfermedad ocular diabética ya haya alcanzado etapas avanzadas.
La solución basada en la nube de Netra.ai analiza las imágenes oculares y proporciona resultados casi inmediatos con una precisión del 98,5 por ciento. La facilidad de uso del sistema significa que puede ser utilizado por un solo técnico en una zona rural.
Incluso en áreas más establecidas o países más ricos, la velocidad de la solución de IA ayuda a reducir la carga sobre los sistemas de salud, aumenta la cantidad de pacientes que se pueden ver, proporciona un diagnóstico más rápido y mejora sus resultados.
La solución está impulsada por Deep Learning Boost de Intel y utiliza la plataforma de procesador escalable Xeon a través de las instancias en la nube EC2 C5 de Amazon.
Una red neuronal convolucional profunda de cuatro pasos (DCNN) detecta la etapa de DR y anota las lesiones:
En una sesión de preguntas y respuestas con AI News, Hema Chemraj, directora de defensa de la tecnología, Ai4Good en Intel, proporcionó más contexto sobre las posibilidades de la inteligencia artificial en la atención médica.
AI News: ¿Cuánto tiempo crees que pasará antes de que la IA sea el método principal para diagnosticar la retinopatía diabética?
Hema Chemraj: La IA ha demostrado ser enormemente prometedora en cuanto a la sensibilidad, la especificidad y la capacidad de ser autónoma como se ve en esta solución aprobada por la FDA para la retinopatía diabética.
Sin embargo, el uso principal de la IA para la retinopatía diabética será como una herramienta de detección para la detección temprana, reduciendo la carga de enfermedad, abordando la escasez de médicos y el sistema de salud sobrecargado.
AN: ¿Las barreras regulatorias están demostrando ser un gran obstáculo para la adopción generalizada?
HC: Todavía es temprano para la IA. Cada país tiene diferentes marcos regulatorios y muchos están progresando para brindar orientación para la IA.
En los EE. UU., La FDA ha otorgado autorización para más de una docena de soluciones de IA y también acaba de publicar su primer plan de acción de IA.
AN: A pesar de estar capacitado para ser independiente del dispositivo, Netra.ai aún requiere hardware especializado. Sin embargo, ¿podrían las personas algún día verificar de manera rutinaria los primeros signos de RD utilizando instalaciones de autoservicio que podrían ser particularmente útiles en áreas rurales?
HC: Sí, la inferencia de IA puede ocurrir en el borde con dispositivos portátiles con una huella más pequeña e incluso en teléfonos inteligentes en el futuro.
En las zonas rurales, un técnico debe poder realizar el cribado inicial y orientar a los pacientes que requieran una derivación urgente al hospital más cercano.
La solución de inteligencia artificial en el borde ayuda a identificar correctamente, con muy alta precisión, imágenes normales frente a anormales y a clasificar la necesidad de derivación. Esto puede ayudar a los pacientes a evitar viajes innecesarios y interrupciones laborales.
AN: ¿Está seguro de que las herramientas de diagnóstico de IA pueden reducir significativamente la presión sobre los hospitales y ayudar a eliminar parte del retraso en la atención como resultado de la pandemia de COVID-19?
HC: Durante la pandemia, hemos visto que la IA ayuda a los médicos con las pruebas de COVID y el descubrimiento de fármacos. También hemos visto un aumento en las opciones de telesalud para reducir las presiones sobre los hospitales y el personal médico.
AN: ¿En qué otras áreas de la atención clínica está particularmente entusiasmado con el impacto de la IA?
HC: La IA en imágenes médicas ha demostrado su valor para descubrir conocimientos ocultos de grandes conjuntos de datos con una precisión que supera a los humanos en ciertos casos. Todos los datos del sistema de atención clínica, incluidos los datos de HCE, genómicos y patológicos, podrían beneficiarse de la IA.
El potencial de que todos estos datos y conocimientos se unan para proporcionar una comprensión holística del paciente es muy emocionante, al igual que la perspectiva de avanzar finalmente hacia la prevención y la medicina de precisión.
Al momento de escribir este artículo, Netra.ai ha examinado a casi 3.300 pacientes en India e identificado a 812 que están en riesgo. La solución se puede ampliar para detectar otras afecciones retinianas como el glaucoma.
(Crédito de la imagen: Daniil Kuželev en Unsplash)
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