La herramienta de diagnóstico ‘inteligente’ probada por adultos para la retinopatía diabética también funciona para los niños
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Retinopatía diabéticaun trastorno caracterizado por daño a los pequeños vasos sanguíneos que recubren la retina (área de enfoque de la luz) del ojo y una de las principales causas de pérdida de la visión en todo el mundo ha ido en aumento en los últimos años a medida que aumenta el número de niños y adolescentes diagnosticados con diabetes tipo 1 o tipo 2. Aunque la Asociación Estadounidense de Diabetes (ADA, por sus siglas en inglés) recomienda exámenes de detección regulares para la retinopatía diabética pediátrica, se estima que menos de la mitad de todos los jóvenes con diabetes siguen la recomendación. Sin una detección y un tratamiento tempranos, estos pacientes corren el riesgo de sufrir problemas graves de la vista o ceguera a medida que envejecen.
En un estudio reciente publicado en línea el 21 de enero de 2021 en Diabetes Care, los investigadores de endocrinología y oftalmología pediátricas de Johns Hopkins Medicine y otras tres instituciones médicas de EE. retinopatía con alta sensibilidad, especificidad y diagnosticabilidad (precisión de detección) y sin necesidad de interpretación humana. La técnica ya había sido aprobada para adultos con diabetes por la Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. y es parte de las pautas de detección de retinopatía de la ADA para pacientes de 21 años o más.
Debido a que la detección de IA no requiere dilatación ocular, lleva menos tiempo realizarlo y es más fácil de someter a los pacientes pediátricos. Por lo tanto, la adherencia de los pacientes en este estudio a realizarse exámenes de detección de retinopatía regulares, según lo definido por la ADA, se duplicó con creces.
«El uso de IA autónoma en adultos ha demostrado niveles extremadamente altos de sensibilidad, especificidad y precisión en el diagnóstico de retinopatía diabética referible [más que leve], cuando la enfermedad es más tratable», dice Risa Wolf, MD, autora principal del estudio, endocrinóloga pediátrica del Johns Hopkins Children’s Center y profesora asistente de pediatría en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins. «Entonces, con el aumento de la incidencia de diabetes pediátrica, especialmente de tipo 2, que se asocia con un inicio más temprano de la retinopatía, sentimos que era importante ver si la IA podría mejorar el cumplimiento de las pautas de detección y el diagnóstico temprano para los pacientes más jóvenes».
Se reclutó un total de 310 pacientes pediátricos con diabetes durante un período de 12 meses para el estudio. Los participantes tenían una edad promedio de 12 años, 47 % eran hombres y representaban una amplia variedad de etnias (57 % blancos, 32 % negros, 4 % hispanos y 7 % asiáticos u otros). Los pacientes predominantemente tenían diabetes tipo 1 (82 %) y una edad promedio de 9 años en el primer diagnóstico de diabetes, ya sea tipo 1 o tipo 2.
Ciento cincuenta y dos participantes (49 %) informaron tener diabetes examen de la vista con dilatación antes de incorporarse al estudio, pero solo 17 (11,3%) tenían registro de la prueba de tamizaje en sus expedientes. Sin embargo, mediante un cálculo estadístico especial, los investigadores pudieron medir la mejora en el cumplimiento de las pruebas de detección para estos pacientes y luego estimarla para todo el grupo.
En el estudio, la fotografía digital del fondo de ojo, que no requiere dilatación, Toma solo unos minutos y produce imágenes de alta calidad para la detección de retinopatía por parte de observadores capacitados. Se utilizó junto con un sistema de IA totalmente autónomo integrado en la cámara. Esto eliminó la necesidad de una evaluación humana para obtener un diagnóstico.
Para la verificación de los diagnósticos realizados por el sistema de IA, dos especialistas en retina revisaron de forma independiente las mismas fotografías en color a quienes no se les informó sobre las interpretaciones de la IA.
De los 310 participantes, AI dio una interpretación precisa de retinopatía o ausencia de retinopatía en 302 (97,5 %) casos. Los ocho conjuntos de imágenes que no se interpretaron se debieron a la incapacidad del participante para mantener los ojos abiertos durante el flash fotográfico o para enfocar según fuera necesario.
En general, sensibilidad (85,7 %), especificidad (79,3 %) y La diagnosticabilidad (97%) de las interpretaciones de IA en niños fue alta, según los estándares de referencia para estas características definidos por especialistas en retina. Este alto nivel se observó independientemente de la raza, el origen étnico, la edad y el sexo.
Después de implementar el sistema de detección de IA, la tasa de cumplimiento mejoró del 49 % al 95 %, un aumento del 111 %.
«Nuestros resultados muestran que la IA autónoma, probada como un medio seguro y eficaz para diagnosticar la retinopatía diabética en adultos, también merece un papel en la detección de esta enfermedad en pacientes más jóvenes», dice el especialista en retina Roomasa Channa, MD, autor principal del estudio y profesor asistente de oftalmología y ciencias visuales en la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin.
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Detectando los síntomas de la retinopatía diabética Más información: Risa M. Wolf et al. El estudio SEE: seguridad, eficacia y equidad de la implementación de inteligencia artificial autónoma para diagnosticar la retinopatía diabética en jóvenes, Diabetes Care (2021). DOI: 10.2337/dc20-1671 Información de la revista: Diabetes Care
Proporcionado por la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins Cita: Herramienta de diagnóstico «inteligente» para diabéticos comprobada en adultos la retinopatía también funciona para los niños (2 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-adult-proven-smart-diagnostic-tool-diabetic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.