INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL DIAGNÓSTICO DE LA RETINOPATÍA DIABÉTICA

Actualizado 5 de septiembre de 2021

En el año 2018 se comenzó a implementar en Chile un sistema de clasificación inicial de las fotografías retinales mediante un software de inteligencia artificial llamado Diagnóstico automatizado de Retinografías Telemáticas (DART) que clasifica las fotografías como alteradas o normales (positivas o negativas). Aquellas fotografías clasificadas inicialmente como alteradas por DART deben ser evaluadas por un oftalmólogo quien revisa las fotografías de forma telemática y decide la conducta a seguir de acuerdo al grado de RD observado en la fotografía. Esta estrategia de tamizaje, entonces, tiene dos etapas, un triage inicial (DART) que reduce la cantidad de fotografías a evaluar por el oftalmólogo a través de telemedicina, y una segunda etapa en la cual el oftalmólogo realiza el tamizaje propiamente tal.

Un grupo de profesionales en Chile se propuso la detección temprana de la retinopatía en diabéticos y estimar la precisión diagnóstica de dos retinopatías diabéticas (DR) estrategias de tamizaje utilizadas actualmente en el sistema de salud pública chileno.

El estudio observacional transversal consistió en 371 pacientes diabéticos (61 ± 14 años , 61 % mujeres) que se sometieron a un cribado de DR en un centro público.

Las fotografías de la retina midriática de todos los participantes fueron clasificados utilizando software de inteligencia artificial (DART) y tecnólogos médicos capacitados, de forma independiente. La precisión de ambas estrategias fue en comparación con el patrón de referencia, es decir, la evaluación del fondo de ojo por un oftalmólogo con una lámpara de hendidura. El oftalmólogo estaba ciego a los resultados de las pruebas de detección.

El veinticuatro por ciento de los participantes tenía una RD, incluidos 34 que tenían RD que amenazaba la vista en al menos un ojo. La sensibilidad y la especificidad del sistema DART fueron del 100 % y 55,4% respectivamente. Los resultados obtenidos por los especialistas tuvieron una sensibilidad del 97% y una especificidad del 92% demostrando que ambos procedimientos tenían la misma sensibilidad aunque la especificidad con el sistema DART fue menor. La baja especificidad de DART puede ser explicada por la ausencia de la segunda evaluación de las fotografías por oftalmólogos a través de telemedicina. Esta segunda evaluación podría haber disminuido el número de casos positivos que requerían confirmación diagnóstica, lo que mejoraría su especificidad.

Ibáñez-Bruron MC , Cruzat A , Órdenes-Cavieres G , Coria M. Exactitud de tamizaje de retinopatía diabética: inteligencia artificial versus tecnólogos médicos entrenados. Rev Med Chil 2021;149:493-500.