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Entrenamiento de computadoras para combatir la ceguera
De todas las complicaciones de la diabetes, pocas son tan devastadoras como la retinopatía diabética, una enfermedad ocular progresiva que causa visión borrosa y, en algunos pacientes, ceguera. Cuando la mayoría de los pacientes reconocen que algo anda mal, a menudo es demasiado tarde para tratarlos de manera eficaz. Como resultado, la diabetes es la principal causa de pérdida de la visión entre los adultos mayores de 20 años. Más de 12.000 nuevos casos de ceguera cada año son causados por la retinopatía diabética, según los Institutos Nacionales de Salud.
Vista del ojo: Los puntos blancos en la retina de un paciente (arriba) son signos tempranos de enfermedad. En la imagen de abajo, estos puntos se identifican automáticamente.
Un oftalmólogo y un científico de los Laboratorios Nacionales Oak Ridge del Departamento de Energía en Tennessee creen que pueden ayudar a los médicos a detectar la retinopatía diabética mucho antes de que la enfermedad cause estragos en la visión de sus pacientes. Su nueva empresa, Automated Medical Diagnostics (AMDx), ha desarrollado un software que puede detectar los primeros signos de retinopatía diabética comparando fotos digitales de la retina de un paciente con imágenes que representan varias etapas de la enfermedad ocular diabética. Los fundadores de AMDx creen que su tecnología permitirá a todos los trabajadores de la salud, incluso a aquellos que no están capacitados en el cuidado de los ojos, realizar escaneos retinianos de cualquier paciente, enviarlos por Internet a los servidores de AMDx y obtener un diagnóstico antes de que el paciente salga del consultorio. Estamos tratando de demostrar que podemos ser tan precisos como un oftalmólogo capacitado, dice Ken Tobin, cofundador de AMDx y director de la división de ciencia de medición e ingeniería de sistemas en Oak Ridge.
La tecnología de AMDx se inspiró en un sistema que los científicos de Oak Ridge desarrollaron originalmente para ayudar a los fabricantes de semiconductores a analizar defectos en chips de computadora. Su software esencialmente enseña a las computadoras una técnica llamada recuperación de imágenes basada en contenido. El sistema puede tomar una sola imagen de un chip y luego clasificar a través de bases de datos gigantes de otras imágenes para encontrar patrones visuales similares, un proceso que algunos fabricantes de chips utilizan ahora para detectar problemas y mejorar los métodos de fabricación.
En 2005, Tobin conoció a Edward Chaum, oftalmólogo y profesor del Hamilton Eye Institute de la Universidad de Tennessee en Memphis. Menos de la mitad de los diabéticos se someten a pruebas de detección de retinopatía en un año determinado, a pesar de que se les dice que necesitan exámenes oculares regulares, dice Chaum. Muchos pacientes no tienen seguro médico, dice, o simplemente no quieren la molestia de viajar para ver a otro especialista. Pero Chaum y Tobin se dieron cuenta de que si los médicos de atención primaria pudieran realizar exámenes oculares básicos en pacientes diabéticos, podrían detectar muchos más casos de retinopatía de los que se detectan actualmente.
La retina se adapta particularmente bien a la recuperación de imágenes basada en contenido, dice Tobin. A diferencia de otros tipos de imágenes médicas, como los escáneres cerebrales y las mamografías, que son muy variables y requieren múltiples imágenes para crear un efecto tridimensional, la retina es virtualmente bidimensional y similar de una foto a otra. Eso facilita que la tecnología detecte lesiones, vasos sanguíneos con fugas, hinchazón y otras anomalías en la retina que pueden ser signos tempranos de enfermedad. Chaum y Tobin pasaron cinco años desarrollando algoritmos que pueden extraer información de imágenes de la retina y compararla con una base de datos de más de 20.000 fotos. AMDx no produce diagnósticos, sino que alerta a los médicos sobre los pacientes que necesitan ser remitidos a especialistas para realizar pruebas, diagnósticos y tratamientos más detallados.
AMDx está probando actualmente su sistema en un puñado de clínicas en Mississippi y Tennessee. Capacitar a los médicos es fácil, dice Chaum, porque las cámaras tienen funciones como el enfoque automático y no requieren que los ojos de los pacientes estén dilatados. Las fotos se envían a través de Internet a los servidores de AMDx y se comparan automáticamente con las imágenes de su base de datos. Chaum luego verifica cada resultado manualmente, un proceso que toma alrededor de 90 segundos por caso, dice.
El objetivo de AMDx es, en última instancia, entregar todo el trabajo a sus computadoras, pero por ahora debe confiar en la revisión de Chaum. Esto se debe a que algunas aseguradoras, sobre todo Medicare y Medicaid, solo reembolsarán a los médicos por los exámenes de la vista después de que un oftalmólogo haya examinado los resultados. Chaum y Tobin están recopilando datos, con el objetivo de demostrarles tanto a los reguladores como a las aseguradoras que sus computadoras son tan efectivas como Chaum en la detección de enfermedades. Las computadoras pueden manejar miles de informes al día. El cuello de botella es que yo los firme, admite Chaum.
Los hospitales de la Administración de Veteranos y otras instituciones han realizado esfuerzos para diagnosticar a distancia enfermedades oculares de forma limitada. Algunos oftalmólogos creen que si la idea se pone de moda, podrán tratar muchos más casos de retinopatía diabética de los que pueden tratar en la actualidad. Si puede enseñarle a un médico a reconocer los cambios en el ojo, puede enseñarle a una computadora a hacerlo, dice Barrett Katz, oftalmólogo y profesor del Centro Médico Montefiore y del Colegio de Medicina Albert Einstein en el Bronx, Nueva York. No se necesita un oftalmólogo para recopilar estas imágenes; si alguien pudiera hacerlo, sería un gran paso adelante.
Tobin y Chaum están en busca de capital de riesgo para financiar la expansión de AMDx. Esperan que el enfoque actual en la reforma de salud les dé un impulso, porque el debate en curso está llamando la atención sobre la necesidad de mejorar la eficiencia del sistema de salud. No es que no podamos tratar la retinopatía diabética, dice Chaum. Es que somos ineficientes en la forma en que lo detectamos.