Los investigadores quieren utilizar la IA para la detección temprana y el pronóstico de la enfermedad del ojo seco

Los investigadores quieren utilizar la IA para la detección temprana y el pronóstico de la enfermedad del ojo seco

La enfermedad del ojo seco (EOS) es una de las enfermedades oculares más comunes y afecta hasta al 30% de la población mundial. Esta enfermedad puede afectar a muchos tipos diferentes de personas y, en última instancia, provocar una disminución importante en su calidad de vida general. El examen y el pronóstico tempranos son cruciales para la progresión de la enfermedad del paciente. Sin embargo, esto puede resultar difícil. En este estudio, los investigadores quieren utilizar inteligencia artificial (IA) para respaldar la detección temprana y el pronóstico de la EOS. El uso de la IA no sólo puede hacer que las pruebas de detección sean más accesibles para las personas, sino también ayudar a los pacientes con intervenciones terapéuticas personalizadas.

Los investigadores publicaron sus resultados enMinería y análisis de big datael 22 de abril.

La EOS puede afectar a una amplia gama de personas, incluidas las que usan lentes de contacto, se maquillan, se quedan despiertas hasta tarde, miran pantallas durante largos períodos de tiempo y las personas mayores de 30 años. Los síntomas de esta enfermedad incluyen ojos secos, irritación y ardor, lagrimeo, fatiga ocular y dolor. Se puede ver fácilmente que esta enfermedad tiene el potencial de afectar drásticamente a una gran parte de la población mundial moderna. Aquí es donde pueden ayudar los esfuerzos conjuntos de la detección de enfermedades oculares y el mundo de los informáticos e ingenieros.

Al superar desafíos, transmitir conocimientos y definir futuras vías de investigación, contribuye significativamente a un mayor desarrollo de la detección de enfermedades oculares a través de modalidades tecnológicas sofisticadas”.

Mini Han Wang, autor e investigador

Hay siete facetas de esta detección de enfermedades basada en IA. La primera parte es la intervención oportuna a través del proceso de detección de IA y la predicción correcta. Otra consideración es el uso de encuestas integrales sobre ojo seco mediante IA. Este es un principio de apoyo para garantizar un cierto nivel de minuciosidad y confiabilidad durante todo el proceso. A esto le sigue un enfoque sistemático y la combinación de la informática y la ingeniería con la oftalmología. Posteriormente, es necesario desarrollar y cumplir estándares para la detección de EOS por parte de futuros investigadores y profesionales, lo que naturalmente conducirá a avances en este campo. Por último, todos los resultados, métodos y herramientas de la investigación deben recopilarse de manera que los investigadores, científicos y profesionales tengan a su disposición toda la información actualmente disponible.

Mientras que los oftalmólogos establecen las directrices marco de la enfermedad y etiquetan el diagnóstico, la IA hace gran parte del trabajo pesado. Idealmente, esta IA utilizaría imágenes y vídeos capturados desde el teléfono móvil de un usuario para llegar a usuarios de todo el mundo. Luego, la IA puede utilizar estas imágenes, así como los factores de riesgo en la vida del paciente, para crear un pronóstico inteligente e informado. Además, la IA aprende continuamente y puede ayudar a avanzar en la investigación al contribuir a los modelos predictivos de EOS.

El uso de la detección por IA para la enfermedad del ojo seco es prometedor, especialmente si se tiene en cuenta que los factores de riesgo suelen ser actividades normales en la vida cotidiana de muchas personas. Para que los métodos de detección sean lo suficientemente accesibles y precisos, es necesario realizar más investigaciones.

"Sin embargo, todavía existen desafíos para los ingenieros a la hora de seleccionar estándares de diagnóstico y combinaciones de diferentes tipos de conjuntos de datos. Al utilizar algoritmos confiables, así como imágenes y videos capturados por teléfonos móviles para la accesibilidad, es posible un enfoque de salud holístico para la detección temprana", dijo a Wang.

A través de pruebas continuas y colaboración entre ingenieros y oftalmólogos, existe un gran potencial para que este método de prueba contribuya a la detección temprana de la enfermedad del ojo seco y a intervenciones terapéuticas posteriores para que el paciente alivie el empeoramiento de la afección o restablezca parte de su calidad de vida.

Mini Han Wang y Xiangrong Yu del Hospital Popular de Zhuhai con Mini Han Wang también del Departamento de Oftalmología y Ciencias Visuales de la Universidad China de Hong Kong, la Facultad de Ciencias de Datos de la Universidad de la Ciudad de Macao y el Departamento de Big Data del Instituto Zhuhai de Tecnología Avanzada de la Academia China de Ciencias, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung y Xulin Liao del Departamento de Oftalmología y Ciencias Visuales de la Universidad China de Hong Kong, Xiaoxiao Fang del Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang de la Facultad de Inteligencia Artificial del Politécnico de Industria y Comercio de Chongqing, Ruoyu Zhou y Wenjian Liu del Departamento de Ciencia de Datos de la Universidad de la ciudad de Macao, Xiaoshu Zhou con el Centro para el Intercambio y la Cooperación Científica y Tecnológica entre China y los países de habla portuguesa, y Fengling Wang de la Escuela de Inteligencia Artificial de la Universidad de Hezhou contribuyeron a esta investigación.

La Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China Natural, el Laboratorio Clave de Bioinformática Inteligente de Shenzhen, el Programa de Ciencia y Tecnología de Shenzhen, la Fundación de Investigación Básica y Aplicada de Guangdong, la Fundación de Investigación y Tecnología de Zhuhai, el Proyecto de Humanidades y Ciencias Sociales del Ministerio de Educación, el Programa de Investigación Científica y Tecnológica de la Comisión de Educación Municipal de Chongqing y la Fundación de Ciencias Naturales de Chongqing China hicieron posible esta investigación.

Fuentes: