Informática para detectar las enfermedades del ojo

Un investigador de la UDC desarrolla un sistema automático que mejora la fiabilidad de las imágenes médicas


redacción / la voz

Degeneración macular asociada a la edad y retinopatía diabética. Son las dos principales causas de ceguera en los países desarrollados y ambas tienen en común la formación de cuerpos quísticos entre las capas de la retina que provocan manchas en la visión en estadios avanzados y lesiones graves e irreversibles si no son detectados a tiempo. En la identificación temprana de estas huellas que dejan ambas patologías es clave la imagen médica, especialmente la tomografía de coherencia óptica (OTC), una tecnología que permite obtener imágenes in vivo de la retina. Pero, a pesar de este gran avance, ocurre que las imágenes no siempre tienen la suficiente calidad, por lo que el examen posterior que realiza el médico para ofrecer un diagnóstico está sujeto a una cierta subjetividad y distintos expertos pueden llegara a conclusiones diferentes. Esto sucede porque la técnica saca múltiples imágenes para obtener una buena en una prueba en la que el paciente debe permanecer totalmente quieto, y como no siempre lo está, es necesario repetirla acumulando cansancio y fallos. A ello se une que la forma de los quistes no siempre está bien definida.

Son dos problemas que dificultan el diagnóstico y a las que el estudiante de Informática Plácido Lizancos Vidal ha ofrecido una solución mediante el desarrollo de una herramienta automatizada, basada en técnicas de visión artificial que permite incrementar la fiabilidad de las pruebas.

El trabajo le ha valido para ser elegido entre los finalistas del premio al mejor trabajo de fin de grado aplicado convocado por la Facultad de Informática de la Universidade da Coruña. Es una iniciativa patrocinada por Everis, Grupo Voz, Indra, ITG y Telecom y en la que colaboran el Citic y Fuac.

Herramienta registrada

«Me interesé en el trabajo por su relevancia para la calidad de vida de las personas y por mi interés en las técnicas de visión artificial, así como sus aplicaciones futuras», explica Plácido Lizancos, cuyo sistema, desarrollado dentro del grupo de investigación Varpa, ya ha sido registrado y ha sido objeto de varias publicaciones científicas. La tecnología está en fase de mejora y será validado con oftalmólogos de los hospitales de Conxo (Santiago) y Ferrol.

La herramienta ha sido posible gracias al estudio previo de 377 marcadores que describen presentes en las imágenes de la retina y de la determinación de cuáles son los más relevantes para los problemas planteados. Luego se ensayaron diferentes métodos de aprendizaje automático, una forma de enseñar al ordenador qué es lo que tenía que buscar. «Así -apunta Lizancos- las imágenes médicas son escaneadas con los modelos resultantes de la investigación previa y los mapas de calor generados muestran la probabilidad de estar ante la presencia de cuerpos quísticos en las zonas de la imagen OCT de la retina, representados como colores cada vez más cálidos en el mapa». De esta forma, el sistema no solo permite una identificación precoz de la patología, sino que también facilita un seguimiento de su evolución para ajustar el tratamiento a conveniencia.

«Estas detecciones precoces suponen una mejora considerable para la calidad de vida del paciente y los servicios de salud, ya que cuánto más tarde se comience el tratamiento será más costoso y dejará más secuelas», destaca el investigador, que ahora realiza un máster en bioinformática para ciencias de la salud y que está contratado en el grupo Varpa.

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