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'Deep learning' para la detección precoz del glaucoma

El glaucoma crónico simple es una de las enfermedades oftalmológicas que con más frecuencia produce pérdida de visión e, incluso, ceguera en la sociedad actual. Esta enfermedad es asintomática inicialmente, por lo que se suele detectar en estadios muy avanzados, cuando sus efectos son ya irreversibles. Con estas premisas, el beneficio que supone el diagnóstico precoz justifica la necesidad de realizar campañas de cribado, “siendo deseable automatizar estos estudios y trasladarlos a los Centros de Salud de Atención Primaria (CSAP) con el fin de aumentar el número de personas que se sometan a análisis previos sin aumentar los costes”.

 

Así lo entiende José Luis Sancho López, investigador de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) que dirige un proyecto, financiado por la Fundación Séneca, en el que se aborda la parte más importante según los clínicos: el diagnóstico precoz del glaucoma que permita cribar la población de riesgo de una manera no solo precisa, sino también con alta especificidad. Un objetivo de gran alcance, motivo por el que tanto el Servicio Murciano de Salud como el Hospital Universitario Reina Sofía han manifestado su especial interés en los resultados de esta investigación.

 

La labor técnica e investigadora de este grupo –del departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicaciones de la UPCT– consiste en desarrollar una herramienta basada en técnicas avanzadas de aprendizaje automático (técnicas de ‘Deep Learning’) capaz de emitir un diagnóstico del paciente de manera totalmente automática. Esto se consigue mediante procedimientos o algoritmos matemáticos implementados por dichas técnicas que operan sobre las retinografías, o imágenes del fondo de ojo, de los pacientes.  

 

Programas de telemedicina

El impacto socioeconómico que los resultados del proyecto pueden generar viene avalado por diferentes datos que demuestran el creciente aumento de discapacidades visuales, que la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima en 285 millones de personas. En este contexto, el glaucoma supone el 10,2% de las causas de ceguera mundiales (18% en el caso de Europa), y su detección precoz puede mejorar enormemente el pronóstico visual de los afectados.

 

El objetivo final del proyecto es la generación de nuevo conocimiento y su transferencia a la práctica clínica en el área de salud para la mejora de los procesos de predicción, diagnóstico y seguimiento de una enfermedad neurodegenerativa como es el glaucoma. La implementación de la aplicación informática desarrollada “será una estrategia efectiva de prevención de la que se beneficiará la sociedad en general, ya que podrá ser utilizada en programas de telemedicina para el diagnóstico precoz del glaucoma”, destaca José Luis Sancho.

 

José Luis Sancho Gómez, investigador del departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Cartagena, lidera el proyecto Diagnóstico precoz del glaucoma a partir de retinografías mediante técnicas emergentes de Deep Learning, que cuenta con el respaldo de la Fundación Séneca.