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IA para prevenir la ceguera por diabetes

Previenen ceguera por diabetes con IA

Tiempo de lectura: 2 minutos

Descubre cómo la inteligencia artificial se utiliza en la prevención y la detección de la ceguera por diabetes en México y Chile.

Prevención de ceguera por diabetes en Chile

En el 2011 tres emprendedores chilenos crearon Dart, un sistema de inteligencia artificial (IA) que detecta la retinopatía diabética o ceguera por diabetes.

Cuando el paciente con diabetes es examinado por el oftalmólogo, el técnico toma fotografías digitales del ojo. Luego las sube a la plataforma web y allí se procesan por un modelo de IA que se entrenó con base en el conocimiento de los especialistas y se determina qué paciente requiere la atención.

Después, a través de la plataforma, el oftalmólogo observa las imágenes desde donde se encuentre y determina si requiere cita o no. Solo entre el 5% a 10% de los pacientes son derivados a una atención. Así se agiliza la atención del sistema de salud, aumenta la capacidad de atención y esto permite que la atención médica llegue a más gente.

Detección en México con inteligencia artificial

Prosperia, empresa social mexicana, surgió como una escisión del MIT Media Lab en Massachussets, Estados Unidos y se está desarrollando en México bajo colaboraciones con la Asociación para Evitar la Ceguera (APEC), el ITAM y la UNAM.

Esta empresa tiene como objetivo hacer más accesible la detección y tratamiento oportuno de la diabetes, sus complicaciones y específicamente las oftalmológicas.

Los científicos han desarrollado una solución que se basa en valorar el riesgo de que alguien presente ceguera por diabetes; y a partir del uso de calculadoras, definir si requiere una evaluación a fondo de la retina, ofreciendo una herramienta para hacer el diagnóstico de manera sencilla y accesible.

El esquema de este proyecto está basado en dos pasos o niveles que están sustentados en inteligencia artificial. El primero, en base a unos cuestionarios inteligentes con 10-15 preguntas para determinar el riesgo de una persona de presentar diabetes.

El segundo, en base a un software y una tecnología que permite evaluar el fondo del ojo para determinar el grado de afectación y si ya hay retinopatía diabética (RT).

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