Resumen

Las enfermedades oculares son una de las principales causas de incapacidad irreversible en personas en edad productiva. En 2020, la población mundial con retinopatía diabética y edema macular diabético está estimada como el18% de la población mundial, aproximadamente, desafortunadamente, solo la mitad de estas personas fueron diagnosticadas correctamente. Por otro lado, en Colombia, la población diabética (8% de la población total del país) presenta o ha presentado alguna complicación ocular que ha llevado a otros costos asociados y, en algunos casos, ha provocado limitación de la visión o ceguera. Las imágenes de fondo de ojo son la fuente de información ocular más rápida y económica que puede proveer una valoración clínica del estado de la retina de los pacientes. Sin embargo, el número de oftalmólogos es insuficiente, la atención de estos expertos está limitada a zonas urbanas, y el análisis de dichas imágenes por parte de profesionales requiere una amplia formación; incluso para los más experimentados, es un proceso engorroso y propenso a errores. Los métodos de aprendizaje profundo han marcado avances importantes en imágenes médicas debido al desempeño sobresaliente en tareas de segmentación, detección y clasificación de enfermedades. Este artículo presenta SOPHIA, un sistema basado en el aprendizaje profundo para la adquisición, transmisión, análisis inteligente y soporte de decisiones clínicas para el diagnóstico de enfermedades oculares. El sistema se encuentra en desarrollo activo en un proyecto que reúne a instituciones proveedoras de salud, especialistas en oftalmología e informáticos. Finalmente, los resultados preliminares en el análisis automático de imágenes oculares utilizando el aprendizaje profundo son presentados, y se discute el trabajo futuro necesario para la implementación y validación del sistema en Colombia.

I. INTRODUCCIÓN

La imagen ocular ha ido evolucionando continuamente y constituye una herramienta útil en la atención clínica de los pacientes con enfermedades de la retina. En las últimas décadas, el uso de diferentes técnicas de imagen ha proporcionado una descripción muy detallada de varias enfermedades de la retina. Las diferentes modalidades de imagen ocular proporcionan información sobre la anatomía y los cambios funcionales de la retina con imágenes de alta resolución [1].

Además, las imágenes oculares son esenciales para el pronóstico, el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes con enfermedades de la retina.

• Materias:Ojos - Enfermedades Medicina
• Subjects:Eye diseases Medicine
• Palabras claves:Adquisición de imágenes oftálmicas; análisis inteligente; apoyo a la decisión clínica; aprendizaje profundo; enfermedades oculares; telemedicina
• Keywords:Clinical decision support; deep learning; intelligent analysis;ocular diseases;ophthalmic image acquisition; telemedicine