«Una detección a tiempo puede mejorar el pronóstico visual de los afectados»

En la Universidad Politécnica de Cartagena el grupo de Tratamiento de Datos y Aprendizaje Máquina (TDAM) que dirige José Luis Sancho está desarrollando el proyecto 'Diagnó́stico precoz del glaucoma a partir de retinografí́as mediante té́cnicas emergentes de Deep Learning', financiado por la Fundación Séneca, a través del que se pretende desarrollar una herramienta basada en té́cnicas avanzadas de Aprendizaje Máquina (Machine Learning) que ayude a mejorar el diagnó́stico precoz del glaucoma ocular. Dicha herramienta se podrá incorporar en el sistema informá́tico del Servicio Murciano de Salud (SMS) como un nuevo mó́dulo dentro de la aplicación que se está creando en el marco de otro proyecto previo para dar servicio a los Centros de Salud de Atención Primaria de toda Regió́n.

«El impacto socioeconó́mico que los resultados del proyecto pueden generar –tal y como explica el propio Sancho– viene avalado por diferentes datos que demuestran el creciente aumento de discapacidades visuales, que la OMS estima en 285 millones de personas. El glaucoma supone el 10,2% de las causas de ceguera mundiales (18% en Europa) y en España el coste anual de la ceguera se estima es cercano a los 360 millones de euros. Por tanto, una detección precoz puede, además de mejorar enormemente el pronó́stico visual de los afectados, reducir los gastos asociados a los tratamientos de la enfermedad en estado avanzado. Como se ha comentado previamente, los algoritmos desarrollados en este proyecto podrán ser incorporados en la aplicación informática del SMS, cuya utilización será sencilla porque estará́ automatizada, pudiendo aplicarse a las imaágenes obtenidas por los retinó́grafos disponibles en los Centros de Salud de Atención Primaria de la Regió́n».

Mientras la finalidad principal del proyecto previo, en el que se trabaja conjuntamente con investigadores del Hospital General Universitario Reina Sofí́a, es crear y poner en funcionamiento la herramienta informá́tica y validarla mediante un mó́dulo de aná́lisis del glaucoma por simetría ocular, la propuesta del grupo de la UPCT se centra en la parte má́s importante según los cliínicos: el diagnó́stico precoz del glaucoma que permita cribar la poblacioón de riesgo de una manera no sólo precisa, sino tambié́n con alta especificidad. Por este motivo, tanto el Servicio Murciano de Salud como el propio Hospital General Universitario Reina Sofiía han manifestado su especial interé́s en los resultados de esta investigació́n

En concreto, el sistema consiste en, mediante el procesado de imágenes retinográficas del fondo de ojo, aplicar/desarrollar un algoritmo que sea capaz de discernir entre pacientes sanos y enfermos.

Apunta José Luis Sancho que «para lograr los objetivos descritos, se aplicará́n dos de las arquitecturas má́s potentes del denominado Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL). El DL es una parte de la inteligencia artificial que sirve para modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas compuestas por transformaciones no lineales múltiples». Además, asegura que actualmente, «no se conocen productos comerciales operativos que basados en estas técnicas».

El proyecto se encuentra en su ecuador y ya se están empezando a obtener resultados bastante prometedores. De hecho, está previsto que en breve se remitan para su publicación en una revista científica.

Aunque se trata de un proyecto de investigación cuyos resultados pueden servir de base para el desarrollo posterior de un producto comercial, el investigador de la UPCT asegura que su interés actual y primordial «es la aplicabilidad en los retinó́grafos con los que cuenten los Centros de Salud de Atención Primaria de la Región». Y añade que «la explotación y adaptación a otros entornos sanitarios de similares características es una cuestión que se deberá estudiar posteriormente como continuación de las tareas de investigación y desarrollo».