Predicción de Retinopatía Diabética mediante algoritmo DART

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DART es un algoritmo de Deep Learning liderado por un médico del Hospital del Salvador, Dr. Rodrigo Donoso. El sistema permite subir una foto del fondo de ojos de un paciente diabético y éste predice el riesgo de tener retinopatía diabética. En base a la predicción, se deriva al paciente a que vea un oftalmólogo (aumentando las listas de espera para ver especialista) o se lo cita para control nuevamente con el sistema DART para el siguiente año. Todos los diabéticos deben realizarse un control anual.

El sistema está implementado en los Servicios de Salud (SS)

  • Coquimbo
  • Viña del Mar - Quillota
  • Valparaíso - San Antonio
  • Metropolitano Norte
  • Metropolitano Sur Oriente
  • Metropolitano Sur
  • Maule
  • Biobío
  • Reloncaví

En esos SS, los Centros de Atención Primaria (APS) cuentan con un usuario y contraseña para el portal Web
https://www.teledx.org/dart/?lang=es

Un tecnólogo en oftalmología, realiza la dilatación de la pupila de los ojos del paciente diabético y con una cámara de fotos con un lente especial toma una foto del fondo de ojo/retina, del paciente. Las fotos de ambos ojos se suben al Portal Web de DART y el sistema analiza la foto con su algoritmo predictivo.

Si el sistema entrega una predicción de retinopatía diabética POSITIVA (o sea, un umbral, por ejemplo, si predice que la probabilidad de retinopatía diabética es de un 80%), el paciente es derivado del centro de APS para que sea evaluado por un oftalmólogo. Si el algoritmo predice que es NEGATIVA (un % definido por el equipo que lo creó como poco posible que sea retinopatía), el paciente es citado nuevamente para el mismo procedimiento al siguiente año.

¿Para qué sirve?
El oftalmólogo es un especialista escaso y si todos los diabéticos tienen que verlo todos loa años, es muy difícil cumplir con el seguimiento anual esperado. Si ahora, en vez que el 100% de los diabéticos tengan que ir al oftalmólogo, enviamos únicamente al 60%, hemos ganado muchas horas de oftalmología para resolver otras listas de espera.

Video que presenta el sistema

¿qué contras tiene la implementación de este proyecto?
Cuando un oftalmólogo evalúa a un paciente, evalúa todas las enfermedades del ojo, no solo la retinopatía, sino también el glaucoma, vicios de refracción, etc. El sistema DART únicamente puede evaluar retinopatía diabética, así que el resto de las enfermedades del ojo no son evaluadas en los pacientes donde DART da negativo.

Probablemente se requiere un balance a largo plazo, donde pacientes con DART Negativo tengan que ser evaluados también por un oftalmólogo, para chequear otras enfermedades del ojo.

Un algoritmo similar aprobó la FDA, pero ese está autorizado para hacer diagnóstico médico.

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Me parece muy bien la iniciativa de usar IA para diagnóstico médico. Lamentablemente, DART esta significando una debacle a nivel de pesquisa oftalmológica.

En primer lugar, aclarar que esta plataforma está mas extendida de lo que Ud. señala, dado que puedo dar fe, con conocimiento de causa, que ya esta implementada en en SS Osorno.

DART ha significado un trabajo triple por parte del Tecnólogo Médico ™ con Mención en Oftalmología a cargo de las fotografías, dado que no realiza un fondo de ojo integral, dejando de lado la sospecha de patologías importantes como lo son la afectación retinal por alta miopía (retinopatía miópica que puede llegar a generar un desprendimiento de retina, y que es altamente susceptible de prevención) y la degeneración macular relacionada con la edad, declarando casos de este tipo, como normales o mas bien Sin Retinopatía Diabética en Ambos Ojos (Sin RD ODI).

Esto genera que los TM debamos hacer una revisión de caso en búsqueda de “falsos negativos” (usuarios que son tipificados como normales por DART, pero que presentan alteración retinal distinta de afectación diabética), debido a que nuestra formación nos permite realizar sospecha de patologías retinales (más aún teniendo la fotografía), sobre todo por el aspecto ético con el que somos formados; en pocas palabras, no podemos dejar pasar una sospecha de patología que a todas luces está presente sólo porque una plataforma de IA señaló que esta normal y debe tener control anual.

A todo lo señalado se suma el hecho que la plataforma en ocasiones entrega resultado de Normal (Sin RD ODI) fotografías no visibles, debido a condiciones específicas del examen, como por ejemplo pupilas muy pequeñas (Actualmente la ley no faculta al TM para realizar dilatación pupilar con amplia libertad, ni menos lo protege ante la ocurrencia de efectos adversos ante este acto clínico). Así mismo, existen casos en que no se suben a la plataforma fotografías de retina en uno o ambos ojos, debido a que no tiene los medios refringentes transparentes o bien, el usuario es ojo único; y así y todo, la plataforma clasifica como “Sin RD” el ojo sin fotografías (¿Que lee la plataforma en esos casos si no hay fotografía? Nadie ha dado una aclaración al respecto).

Por último, agregar que dentro del examen de fondo de ojo integral, existe el análisis inherente de la cabeza del nervio óptico (o papila óptica) que está presente en la toma de fotografía de retina, por alcance. Esta estructura también es susceptible de ser afectada por múltiples patologías, siendo la más extendida y conocida por la población el Glaucoma. Esta es una enfermedad que afecta el nervio óptico, dañandolo de forma silenciosa sin que el usuario presente síntomas claros de la patología. Es por esto mismo, que el glaucoma se ha transformado en la segunda causa de ceguera a nivel mundial (la primera es catarata) y la primera causa de ceguera irreversible a nivel mundial (la ceguera que causa la catarata es reversible con procedimiento quirúrgico). Lo terrible de toda esta situación, es que DART no realiza análisis alguno del nervio óptico.

Señalar, además, que la retinopatía diabética es la primera causa de ceguera irreversible en edad laboral, lo cual no la hace la causa de ceguera mas prevalente, pero, aun así reviste una gran importancia. Sin embargo, es una patología de las más de 100 que se pueden pesquisar a nivel retinal, haciendo que el programa DART se quede corto en el alcance que debería tener para intentar posicionarse como un reemplazo del médico oftalmólogo realizando un fondo de ojo integral.

No está demás esta decir, que a nivel mundial existen experiencias satisfactorias en esta misma área con el uso de IA, pero, ellas tienen en común que se han dedicado a generar y mejorar programas que realizan análisis de fondo de ojo integral. Es decir, este tipo de programas ya existe en el mundo, ya están listo para comprar e implementar. Lamentablemente aquí se ha implementado algo nuevo, con un periodo de prueba corto que fue realizado con una población acotada (6.000 usuarios de 1.800.000 aprox. de usuarios diabéticos que son a nivel de todo Chile), cuya prueba real de funcionamiento esta realizandose ahora a costa del pago por parte del Ministerio de Salud de una suma millonaria, con dinero de todos los contribuyentes, y lo que es mas terrible, a costa de la salud ocular de el sector más vulnerable de Chile.

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Gracias Eliezer por tus comentarios. Es muy valioso que un usuario del sistema nos entregue su impresión práctica.

Yo he estado en un CESFAM hablando con el Tecnólogo Médico en Oftalmología quién me presentó cómo trabajaban, y me hablaba de estos mismos problemas que tú indicas.

La implementación de este tipo de Inteligencia Artificial (IA) tiene sus ventajas, pero también sus desventajas. Si se implementan los algoritmos aprobados por la FDA que detectan más patologías, igual vamos a tener la contra que no se detectan todas las patologías del ojo (ya que no todas se basan en ver el fondo de ojo). Por lo tanto, la IA no puede reemplazar al juicio experto, sino que tiene que apoyarlo únicamente.

En mi post, proponía que los negativos vayan igual a oftalmólogo cada X tiempo (quizás se pueda espaciar, y vayan a oftalmólogo cada 2 años en vez de cada 1).

Sería muy bueno si nos pudieras compartir un print de pantalla de cómo se ve subir un único ojo y que el sistema te devuelva que es negativo el no enviado (ANONIMIZADO COMO CORRESPONDE, o de un ambiente de PRUEBAS).

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Hola, nuestra compañía está desarrollando un piloto con un algoritmo que ya tiene certificación para RD y a poco de certificar Glaucoma, Cataratas, Edema macular, Degeneración macular senil, y ojo “sano/no sano”. Inicios del 2020 tendremos cerca de 20 diagnósticos.
Lo más interesante es que además parte por determinar la calidad de la foto además de poder trabajar con imágenes que no tienen calidad para otras soluciones, como DART, por ejemplo. Que en Osorno ya avisó que no podrá ver imágenes de dispositivos portátiles.

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Hola Juan Ricardo,

Sería muy bueno que nos cuenten:

  • Cómo entrenaron los 20 algoritmos (si usan TensorFlow u otro software)
  • Cuántos oftalmólogos hicieron las anotaciones de diagnóstico
  • Cuántas imágenes usaron para el entrenamiento

Cuando tengan un producto para presentar me gustaría conocerlo.

Saludos

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Hola, el consorcio que desarrolló la solución incluye a Adcis, que es el fabricante de Aphelion.

Usaron Convolutional neural network (CNN)/ deep learning neural network / feed forward neural network.

Las imágenes que usaron fueron 350 mil, y ya el año pasado estaba en 500 mil.

No sé cuantos oftalmologos participaron, pero este trabajo se hizo en una red de hospitales oftalmológicos de Francia. La lider del proyecto cientifico es Pascale MASSIN, que de hecho estará en Chile, creo que en julio.

Ahora estamos trabajando un piloto en Chile, como te decía, con la IA instalada en una nube chilena.

Cuando quieras podemos mostrarte el producto. Para RD ya está certificado y en pilotaje en Chile.

También tenemos en Chile el Glaucoma, pero todavía no está certificado. El road map estará finalizado en 2020.

Saludos,

JR.
PD. Tenemos un convenio con una red de clínicas en Chile. En el público queremos ver pilotos de screening preventivo…estamos hablando con algunos a modo de información.

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