India usa inteligencia artificial para combatir la ceguera diabética

La Clínica Oftalmológica Aravind le brinda tratamiento a cualquiera que entre por su puerta, sin importar si tiene dinero o no.

Todos los días, llegan más de dos mil personas de toda India —y, en ocasiones, de otras partes del mundo— a abarrotar los pasillos y las salas de espera de este hospital de 43 años de antigüedad, ubicado en el extremo sur del país. Una mañana reciente,Vt Muthusamy Ramalingamm, quien vive en esta ciudad, entró a una habitación en el segundo piso, se sentó y posó su barbilla sobre un pequeño dispositivo de escritorio que apuntaba una cámara hacia sus ojos.

Un operador tocó una pantalla en la parte trasera de un escáner de ojos y, en cuestión de segundos, apareció un diagnóstico en una computadora apoyada en la pared. Mostraba señales de retinopatía diabética en ambos ojos, una condición que puede causar ceguera si no se atiende.

En la mayoría de los hospitales y las clínicas del mundo, este diagnóstico lo determinan médicos especializados, quienes examinan los ojos del paciente e identifican los síntomas de la retinopatía diabética: lesiones minúsculas, hemorragias y decoloración. Sin embargo, Aravind está intentando automatizar este proceso. En colaboración con un equipo de investigadores de inteligencia artificial (IA) de Google con sede en California, el hospital está poniendo a prueba un sistema que puede reconocer la condición por sí solo.

Google y su empresa hermana Verily se enfocaron en este tipo de ceguera debido a su prevalencia y a que es la clase de enfermedad que un sistema de inteligencia artificial puede detectar en una etapa temprana. Google no le va a cobrar al hospital durante el periodo de prueba de la tecnología.

Los investigadores esperan que este sistema de IA les ayude a los doctores a evaluar a más pacientes en un país donde la retinopatía diabética es cada vez más frecuente. Casi setenta millones de indios son diabéticos, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, y todos corren el riesgo de tener ceguera. No obstante, el país no capacita a suficientes doctores para evaluar a todos los pacientes de manera adecuada. Por cada millón de personas en India, solo hay once oftalmólogos, según el Consejo Internacional de Oftalmología.

El proyecto es parte de una iniciativa generalizada para desarrollar e implementar sistemas que puedan detectar automáticamente signos de enfermedades o padecimientos con escaneos médicos.

Varios hospitales en Estados Unidos, el Reino Unido y Singapur también han realizado ensayos clínicos con sistemas que detectan signos de ceguera diabética. Investigadores de todo el mundo están explorando tecnologías que pueden detectar cáncer, derrames cerebrales, cardiopatías y otras condiciones por medio de rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

El mes pasado, los reguladores certificaron el uso del sistema de análisis ocular en Europa con el nombre de Verily. Además, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) hace poco aprobó un sistema similar en Estados Unidos. Sin embargo, los hospitales están actuando con cautela mientras consideran la implementación de sistemas que son muy diferentes de la tecnología que suele emplearse en la atención médica.

El fundador de Aravind, Govindappa Venkataswamy, una figura icónica en India que era conocido como el Doctor V y falleció en 2006, tuvo la visión de una red de hospitales y centros oftalmológicos que operaran como las franquicias de McDonald’s, para tener un sistema que ofreciera tratamientos oculares de bajo costo para las personas de todo el país. Hay más de cuarenta de estos centros oftalmológicos en India.

Además de evaluar a los pacientes en Madurai —una de las ciudades más grandes en el sur de India—, el hospital también planea instalar la tecnología de Google en poblados circundantes donde hay pocos –o ningún– oftalmólogos disponibles. El nuevo sistema de IA podría expandir de manera radical el número de personas que pueden evaluarse.

“En este momento hay un cuello de botella tan solo con respecto a la evaluación de los pacientes”, dijo R. Kim, uno de los sobrinos del Doctor V, quien funge como director médico en Aravind.

Detrás de los nuevos métodos de evaluación hay redes neuronales, sistemas matemáticos complejos que pueden aprender a realizar tareas mediante el análisis de grandes cantidades de datos. Al analizar millones de escaneos de retina que muestran indicios de ceguera diabética, una red neuronal puede aprender a identificar la condición por su cuenta.

La red neuronal es la misma tecnología que está mejorando a una velocidad impresionante los servicios de reconocimiento facial, los asistentes digitales de voz, los vehículos autónomos y los servicios de traducción inmediata como Google Translate.

Debido a que estos sistemas aprenden a partir de cantidades enormes de información, los investigadores aún están batallando para entender cómo funcionan en su totalidad y cómo se comportarán. No obstante, algunos expertos creen que una vez que se perfeccionen, se pongan a prueba y se implementen apropiadamente, podrían mejorar los servicios de salud de manera fundamental.

En Aravind, las pantallas de computadora empotradas en las paredes de las salas de espera traducen la información a la infinidad de lenguas que se hablan en el hospital.

Durante su examinación, Ramalingamm, de 60 años, habló tamil, el antiguo idioma del sur de India y Sri Lanka. Dijo que se sentió cómodo con que una máquina diagnosticara su condición ocular, en parte debido a que el proceso fue muy rápido. Luego de la evaluación inicial por medio del sistema de IA, los doctores podrían tratar sus ojos, quizá con una cirugía láser, para prevenir la ceguera.

El sistema funciona en conjunto con oftalmólogos capacitados, según un estudio publicado en The Journal of the American Medical Association. No obstante, está muy lejos de poder remplazar por completo a un doctor.

Actualmente, en estos centros oftalmológicos, los operadores de las máquinas realizan los escaneos oculares y los envían a doctores en Madurai para que los revisen. Los diagnósticos automáticos pueden simplificar y expandir el proceso para llevarlo a muchas más personas en más lugares, la clase de “mcdonaldización” que imaginó el Doctor V.

La tecnología todavía se enfrenta a obstáculos regulatorios en India, en parte debido a lo difícil que es realizar trámites burocráticos en el país. Además, aunque se certificó el uso del sistema de análisis ocular de Google en Europa, su aprobación en Estados Unidos todavía está pendiente.

Luke Oakden-Rayner, director de Investigación de Imágenes Médicas para Diagnósticos en el Hospital Royal Adelaide de Australia, dijo que puede que estos sistemas incluso requieran de nuevos marcos regulatorios, ya que las reglas que existen actualmente no siempre han bastado.

“No estoy del todo seguro de que a estas personas les importe lo suficiente la seguridad de estos sistemas”, opinó.

A pesar de que estos sistemas de aprendizaje profundo son nuevos, no son las primeras iniciativas que buscan facilitar los diagnósticos médicos por medio de tecnología computacional. Tal como lo señaló Oakden-Rayner, el software de lectura de mamografías asistida por computadora llamado CAD —aprobado por la FDA en 1998— se ha adoptado de manera generalizada en Estados Unidos para ayudar a la detección del cáncer de mama, en parte debido a que Medicaid ofrece un descuento cuando se utiliza la tecnología. Sin embargo, hay estudios que han revelado que los resultados de los pacientes no han mejorado y, en algunos casos, han empeorado.

“En teoría, el sistema de Google funciona muy bien”, dijo Oakden-Rayner. “Pero cuando se aplica a una población inmensa, pueden surgir problemas que no se manifestarán sino hasta dentro de muchos años”.

Fuente: New York Times