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Gadgets y Apps – Apoya microsoft con inteligencia artificial a evitar ceguera

Gadgets y Apps - Apoya microsoft con inteligencia artificial a evitar ceguera

M√©xico.- .-¬†En M√©xico, actualmente alrededor de 12 ni√Īos prematuros quedan ciegos al d√≠a como consecuencia de retinopat√≠a, un problema que es prevenible, pero que lamentablemente, por la falta de especialistas en detectar este padecimiento a tiempo, no se hace un tratamiento que les de buena vista para el resto de su vida.

Pero el tema empeora a√ļn m√°s, si pensamos en los datos que muestran su impacto social y econ√≥mico en el pa√≠s. ‚ÄúAlrededor de 40 por ciento de los peque√Īos con retinopat√≠a del prematuro son hijos de ni√Īas adolescentes, que, en muchos casos, son corridas de sus casas por su embarazo, y no tienen como darle una buena vida a un menor con este padecimiento. Adem√°s, hay que sumar el tema econ√≥mico, pues nuestros datos muestran que cada mexicano ciego le cuesta dos millones de pesos al a√Īo‚ÄĚ, explica Mariana Valdez Castellanos, cirujano de retina pedi√°trica, con 18 a√Īos de experiencia en la retinopat√≠a del prematuro en M√©xico y quien trabaja en un nuevo proyecto de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Microsoft y Business Data Evolution, para acabar con este problema de salud.

Valdez explica que, aunque este padecimiento sigue siendo la principal causa de ceguera en ni√Īos por algo tratable, la tecnolog√≠a y su experiencia y la de varios m√©dicos de Am√©rica Latina est√°n ayudando a erradicarla o, al menos, evitar que haya menos ciegos en la regi√≥n.

S√≥lo para que se den una idea, la asertividad en detecci√≥n es de entre 60 y 70 por ciento por parte de un residente que sale como oftalm√≥logo y tiene que revisar a un peque√Īo, un porcentaje muy alto para fallar en el diagn√≥stico. Con el programa de Microsoft eso ya es de 90 por ciento. Si se trata bien y a tiempo a un paciente, m√°s de 90 por ciento va a tener visi√≥n buena en sus vidas. El tratamiento es econ√≥mico, accesible y f√°cil de poner, e problema es detectarlos.

Trabajo en un hospital de Toluca, y al llevar la tecnolog√≠a y c√°maras, bajamos a s√≥lo a un ni√Īo en 2019 el tema de ceguera por retinopat√≠a del prematuro, cuando un a√Īo antes se tuvo 80 en el mismo nosocomio, y ese paciente fue porque la mam√° no lo llev√≥ a tratamiento‚ÄĚ, coment√≥.

¬ŅC√ďMO FUNCIONA EL PROYECTO?

En 2016 se logr√≥ cambiar la ley para que todos los ni√Īos prematuros, y no, sean revisados frente al problema de retinopat√≠a, pero lamentablemente no hay personal en todo el pa√≠s para realizar las pruebas, no est√°n entrenados, y la mayor√≠a de los hospitales que entrenan residentes no saben hacerlo. En Durango, por ejemplo, no hay ni un oftalm√≥logo especializado en detectar una retinopat√≠a en estas edades muy tempranas.

En Microsoft analizamos este caso y vimos que era la oportunidad de demostrar c√≥mo la Inteligencia Artifical y Azure, la nube de la compa√Ī√≠a, puede ayudar en este caso. Supimos que √≠bamos a necesitar mucha informaci√≥n para poder entrenar a la IA para que detecte este problema como si fuera la misma doctora Valdez. En este proceso vimos que necesit√°bamos a un cient√≠fico de datos, y hablamos con Carlos Seraf√≠n, director de Business Data Evolution, socio de Microsoft para hablarle de este proyecto filantr√≥pico de la compa√Ī√≠a, y se sum√≥ a este plan, que entra en el tema de Innovar por M√©xico‚ÄĚ, explic√≥ Francisco Corona, director de Servicios en la Nube e Internet de Microsft.

Comentó que juntaron al equipo de doctores, a la gente de Business Data Evolution, la plataforma de Microsoft Azure, y la magia la comenzaron a hacer juntos.

Estamos trabajando y vamos a lanzar pronto esta plataforma tecnol√≥gica accesible, donde s√≥lo tomamos una foto con una lupa y un celular, y el software analiza la imagen y nos dice si un peque√Īo requiere o no tratamiento contra la retinopat√≠a para evitar la ceguera.

Lo que hicimos fue que la doctora y un equipo de médicos que están en AL nos empezaron a proveer de fotografías, las cuales fuimos etiquetando como ojos sanos y ojos enfermos. Con esa información, entrenamos una red neuronal profunda, en la cual la idea es que este algoritmo aprenda cuáles son las características de la fotografía para detectar qué ojo está enfermo.

Este tipo de algoritmos est√° inspirado en c√≥mo funciona el ojo humano y la forma en que manda las se√Īales al cerebro: c√≥mo reconoce colores, bordes, formas, etc. As√≠ es como funcionan estas redes neuronales profundas, y el equipo de cient√≠ficos de datos se puso a trabajar y conviviendo por varias semanas con la doctora y su equipo m√©dico, para este proyecto.

La idea al final del d√≠a es tener un sitio web disponible en Azure, donde ya est√© entrenada la IA con el conocimiento de la doctora y el equipo de especialistas de toda Am√©rica Latina, con su experiencia y las fotograf√≠as, para que podamos mandar una imagen a este sitio y la clasifique. En vez de que un m√©dico tenga que revisar ni√Īo por ni√Īo, con s√≥lo una imagen la tecnolog√≠a podr√≠a detectar qu√© paciente s√≠ requiere de una atenci√≥n mayor y tratamiento con prevaloraci√≥n. La idea es que de M√©xico se exporte a todo el mundo‚ÄĚ, coment√≥ Seraf√≠n.

Actualmente ya se trabaja para crear una app directa en el tel√©fono que haga el trabajo desde la nube. ‚ÄúLa idea es que pongamos la plataforma y que cada hospital en el mundo haga su propia app si gusta, para intercambiar la informaci√≥n y crear conjuntamente tratamientos m√°s accesibles y econ√≥micos‚ÄĚ, agreg√≥ Corona.

El proyecto empez√≥ hace poco m√°s de un a√Īo. El trabajo es alimentar bien el algoritmo, y se est√° cerca de tener ya un producto final, el cual ya pronto se bautizar√°, pues actualmente no tiene nombre.

Tomado de excelsior.

2020-09-26 05:21:36

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