Uso de inteligencia artificial de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano

El glaucoma es una enfermedad que afecta al nervio óptico. Si este no se trata de manera precoz puede provocar ceguera. Según afirma la OMS, cada año, el glaucoma es la causa que millones de personas pierdan la vista. En el mundo, 2,2 billones de personas padecen discapacidad visual y de estas, un total de 1 billones hubieran podido controlar esta enfermedad a partir de un diagnóstico previo.

El uso de la inteligencia artificial en este campo, nos podría ayudar enormemente a diagnosticar a los pacientes de manera preventiva. Para su uso, a través de imágenes de fondo de ojo tomadas a partir de bases de datos públicos, todas ellas catalogadas por especialistas en el campo de la medicina y tomadas por un tomógrafo de coherencia óptica.

¿Cómo se llevaría a cabo el procesamiento de imágenes y software?

Una vez adquirimos las distintas imágenes de fondo de ojo, estas serán destinadas para el entrenamiento del desarrollo de la red neuronal. La totalidad de éstas, teniendo en cuenta que previamente han sido debidamente analizadas por especialistas y obtenidas de varios centros médicos, se clasifican en:

-Sospecha de enfermedad de glaucoma
-Paciente sano
-Suma total de todas estas

(Descartando previamente por otro lado todas aquellas que habían salido defectuosas)

Jupyter Notebook

En el caso del estudio llevado a cabo en la Universidad Politécnica Salesiana, se utilizó Python con el interpretador de Jupyter Notebook que al ser una extensión de Python no necesitaba de otras descargas de programas adicionales en el PC y tampoco de ningún tipo de licencia. Por tanto, una vez conseguido este procedimiento, las imágenes proporcionadas por parte de diversos centros de medicina que conformaron la base de datos fueron separadas en distintas carpetas siendo estas mismas separadas de nuevo en otras dos: una con la clasificación de los pacientes sanos y otros con sospecha de glaucoma.

Las imágenes, extraídas a partir de un tomógrafo de coherencia óptica, fueron debidamente recortadas hasta conseguir aislar el disco óptico ya que esta es la región de interés para el diagnóstico. Para ello se creó un algoritmo con dos objetivos muy marcados: primeramente, que la imagen fuera normalizada a dimensiones parecidas a las de un cuadrado y segundo, que estas también tuvieran centradas la ubicación de región de interés.

Algoritmo utilizado para recortar las imágenes.

Posteriormente, a fin de poder procesar estas imágenes correctamente se trató que todas fueran del mismo tamaño para agilizar el proceso. Seguidamente, fueron clasificadas en dos carpetas distintas (sospecha y sano) para entrenar correctamente a la red convolucional y reservando por otra parte las que serían usadas para la prueba de la matriz de confusión.

Búsqueda de soluciones óptimas

En conclusión, esta propuesta de detección de glaucoma es una de las múltiples que podemos encontrar a día de hoy para el diagnóstico de ésta enfermedad. Desgraciadamente, no tiene una solución óptima, pero sabemos que si la diagnosticamos en una etapa temprana podemos tratarla para paliar algunos de los síntomas. Por otra parte también sabemos que la red neuronal depende de la base de datos que dispongamos. Por tanto, la precisión de los resultados conseguidos dependerá del tamaño del batch, dimensiones de las imágenes, cantidad de capas convulsionales… entre otros siendo necesario el entrenamiento de nuestro modelo.

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Bibliografía

1.-Buri Abad, Edison Arturo. Procesamiento de imágenes digitales del fondo de ojo con el uso de inteligencia artificial para brindar una herramienta de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano. Feb-2022.

2.-Mayo Clinic. Glaucoma. Consultar en: https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/glaucoma/symptoms-causes/syc 20372839#:~:text=El%20glaucoma%20es%20un%20grupo,personas%20mayores%20de%2060%20a%C3%B1os.

Written by

Eva Arnall

Saturdays.AI

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