El edema macular diabético (EMD) es la causa más común de pérdida de la visión y remisiones asociadas a la retinopatía diabética (RD). Normalmente, el cribado de la RD se basa en fotografías de fondo de ojo en color, con altas tasas de falsos positivos y una baja sensibilidad para la detección del EMD, que se evalúa mediante tomografía de coherencia óptica (OCT). Sin embargo, la OCT junto con los programas de cribado son demasiado costosos y difíciles de aplicar, lo que hace que se sobrecarguen los sistemas de sanitarios, y surja la necesidad de buscar nuevos procesos más accesibles y rentables.
En un estudio retrospectivo se evaluó la presencia tomográfica de EMD en 366 pacientes con diabetes Mellitus tipo 2 sometidos a cribado de RD con fotografías de fondo de ojo en color obtenidas con una cámara de retina portátil de bajo coste basada en un smartphone y una herramienta algorítmica de inteligencia artificial previamente validada y de alta sensibilidad (97,8%) para la detección de RD. El EMD se confirmó mediante OCT en el 85,3% de dichos pacientes.
Por lo tanto, estrategias que comprenden algoritmos de inteligencia artificial integrados con cámaras retinianas basadas en smartphones podrían mejorar la detección de la RD en entornos de bajos recursos con disponibilidad limitada a OCT, lo que permitiría mayores tasas de acceso y, en última instancia, contribuirían a abordar la ceguera evitable.
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Malerbi FK, Mendes G, Barboza N, Morales PH, Montargil R, Andrade RE. Diabetic Macular Edema Screened by Handheld Smartphone-based Retinal Camera and Artificial Intelligence. J Med Syst. 2021 Dec 11;46(1):8.