Una iniciativa de cribado ocular con IA busca seis millones de examenes gratuitos de retinopatia diabetica en India y Tailandia
Google licencio su IA de cribado de retinopatia diabetica a tres socios que buscan realizar seis millones de examenes oculares gratuitos en una decada en India y Tailandia, donde escasean los especialistas.
Inteligencia ArtificialEquipo Editorial GNGV5 min lectura
Google anuncio que licencio su modelo de IA para detectar retinopatia diabetica a tres organizaciones socias que trabajan en India y Tailandia, con la meta de realizar seis millones de examenes oculares apoyados por IA, sin costo para los pacientes, en los proximos diez anos. Las socias, Forus Health, Aurolab y Perceptra, desplegaran la tecnologia en comunidades desatendidas, y en Tailandia el esfuerzo involucra al Ministerio de Salud Publica del pais.
La retinopatia diabetica es una de las principales causas de ceguera evitable. Aparece cuando el azucar alto en sangre dana los pequenos vasos del fondo del ojo, a menudo sin sintomas tempranos, y puede detectarse a tiempo si los pacientes se examinan con regularidad. El problema es que casi la mitad de los aproximadamente 537 millones de adultos con diabetes en el mundo estan en riesgo, mientras muchas regiones enfrentan una grave escasez de especialistas capaces de leer imagenes de la retina. Google dijo que su modelo ya habia apoyado mas de 600.000 examenes en el mundo antes de esta expansion.
El enfoque usa la IA como cribado de primera linea. Una camara capta una imagen de la retina y el modelo marca senales de enfermedad para que quienes necesitan atencion sean derivados a especialistas, mientras que quienes no tienen senales evitan traslados innecesarios. El Dr. Paisan Ruamviboonsuk, del Hospital Rajavithi, dijo que el equipo estaba agradecido de llevar la tecnologia a los pacientes tailandeses y al sistema de salud publica.
Las advertencias son conocidas pero importantes. El cribado con IA marca riesgo; no reemplaza el diagnostico ni el tratamiento de un oftalmologo, y pilotos anteriores mostraron que incluso modelos precisos pueden fallar si alteran el flujo de las clinicas o la calidad de imagen es mala. El exito depende de camaras, personal capacitado y vias de derivacion.