Detección de la enfermedad ocular infantil asistida por AI: la detección temprana es de importancia crucial
Pacientes pediátricos sin voz
En la mayoría de las situaciones, los niños no pueden explicar claramente sus síntomas; todo lo que pueden hacer es llorar para expresar su incomodidad. Este problema se vuelve aún peor cuando se trata de bebés con enfermedad ocular congénita. Estos niños no expresan audiblemente que algo está mal, lo que dificulta mucho más el diagnóstico de enfermedades oculares en los bebés. También impone un requisito adicional a los padres y a los médicos pediátricos: deben ser como detectives, encontrar pistas y hacer deducciones.
Según las estimaciones de la Organización Mundial de la Salud, hay alrededor de 19 millones de niños en el mundo que sufren de discapacidad visual. Con la intervención oportuna, entre el 70 y el 80% de ellos pueden tener sus problemas prevenidos o tratados. En este contexto, el momento del diagnóstico y el tratamiento se convierten en la clave para decidir el futuro de estos niños.
La mayoría de las enfermedades oculares ocurren en los primeros cinco años de vida. El diagnóstico precoz es vital para estos niños. Desafortunadamente, la falta de conocimiento por parte de los padres hace que muchos niños pierdan la oportunidad de recibir un diagnóstico óptimo. La proporción de niños que padecen enfermedades oculares que reciben tratamiento temprano representa solo un tercio del total. La mayoría de los niños no son diagnosticados durante mucho tiempo, lo que afecta a su visión, las oportunidades educativas y el desarrollo. En los países de ingresos medios y bajos, quedarse ciego puede representar una amenaza fatal para algunos niños.
¿Cómo se puede ayudar a estos niños afectados y a sus padres?
Una situación grave
La enfermedad ocular se manifiesta principalmente en el deterioro de cuatro aspectos de la visión. La primera es la capacidad de enfoque, es decir, la agudeza visual y la capacidad de ver los detalles. El segundo es el seguimiento del movimiento, ya sea que los ojos puedan rastrear y juzgar rápidamente la posición de los objetos en movimiento, que se basa principalmente en la función de los músculos detrás de los globos oculares. El tercero es la capacidad de fijar la mirada sin temblor o visión doble. El cuarto es el sistema nervioso, cuyo daño puede ser causado por inflamación, trauma o crecimiento tumoral. En países y regiones de bajos ingresos, la desnutrición y las enfermedades infecciosas son las razones principales detrás de la discapacidad visual en los niños. Mientras tanto, en los países desarrollados, los factores hereditarios y perinatales son la causa principal.
La detección de enfermedades oculares tradicionales para niños se basa principalmente en el trabajo práctico: el médico atrae la atención del niño moviendo el dedo o un dispositivo, y luego observa la reacción del niño para determinar su condición. Hay tres problemas con este método de prueba. En primer lugar, la presencia del médico es suficiente para atraer la atención del niño y, por lo tanto, es una forma de interferencia. En segundo lugar, el juicio final se basa completamente en la interpretación humana, lo que requiere médicos altamente profesionales y experimentados. En tercer lugar, este método requiere una cooperación activa entre el médico y el paciente, pero muchos bebés no pueden seguir correctamente las instrucciones del médico (como "Mire en la parte superior derecha de la imagen"), lo que influye en el resultado final. En algunos países en desarrollo, los oftalmólogos profesionales son muy escasos. En los países desarrollados, por otro lado, los estándares rigurosos significan que los oftalmólogos ordinarios no están calificados para realizar exámenes oftalmológicos profesionales. Tan pronto como un paciente es transferido a un oftalmólogo profesional, los tiempos de espera pueden ser de tres meses a medio año.
DIVE: Uso de IA para probar la función ocular
En los últimos cinco años, la startup española DIVE Medical y el instituto de investigación médica IIS Aragon han estado desarrollando un nuevo tipo de dispositivo médico llamado DIVE (Dispositivos para un examen visual integral), que puede proporcionar una función visual automática, de alta velocidad y precisa incluso para pacientes que no cooperan, como niños e incluso bebés. Los niños con visión alterada ven las cosas de manera diferente a los que no la tienen. DIVE utiliza estímulos visuales cuidadosamente diseñados, software personalizado y aprendizaje automático para detectar y distinguir problemas visuales.
A diferencia del método tradicional de hacer que un médico guíe la mirada del niño con un dedo o dispositivo, DIVE usa una pantalla de computadora, eliminando el elemento de interferencia humana y produciendo una estimulación visual más precisa. Además, DIVE puede medir el movimiento de los ojos y rastrear automáticamente los ojos de los niños con mayor precisión que la observación visual de un médico de sus reacciones.
Después de recoger las reacciones de los niños, ¿cómo se puede determinar si no tienen problemas? Aquí es donde entra en juego la ayuda de la IA. DIVE registra las actuaciones de los niños con visión normal y de aquellos que sufren discapacidades en diferentes edades. La IA analiza estos datos, aprendiendo las diferencias entre los niños con y sin enfermedades oculares.
Cuando un nuevo niño se somete a una prueba, el modelo de aprendizaje automático puede proporcionar un juicio complementario sobre la condición del niño.
Seguimiento de la IA: Creación de valor con la IA del lado del dispositivo
El dispositivo DIVE proporciona los estímulos visuales, captura y analiza la reacción del niño, luego emplea la inteligencia artificial para emitir un juicio. En comparación con las pruebas manuales tradicionales, esto representa un gran paso adelante. Sin embargo, como la mayoría de las tecnologías médicas estándar, el DIVE actual en sus primeras etapas aún requiere que el usuario acuda a un oftalmólogo para realizar pruebas, ya que depende de la interpretación de sus resultados por parte de un experto. El empleo de IA para emitir juicios permite a los examinadores inexpertos tener una interpretación fácil de las evaluaciones visuales y poder identificar a los niños con problemas visuales.
¿Cómo se pueden hacer las pruebas oculares más portátiles y fáciles de usar?
Descubre la próxima generación del dispositivo DIVE, que incluirá un teléfono móvil HUAWEI P30 equipado con el chipset Kirin 980. El Kirin 980 incorpora una unidad de procesamiento neuronal independiente (NPU) que tiene un potente procesamiento de inteligencia artificial en el lado del dispositivo, lo que permite analizar los datos localmente en un teléfono móvil. Todo el modelo de aprendizaje automático de DIVE se basa en HiAI 2.0, la plataforma abierta de AI móvil de Huawei. El acceso AI se proporciona en tres niveles: chip, dispositivo y nube.
Además de HUAWEI P30 y su capacidad para ayudar a los médicos a analizar datos, Huawei también ha proporcionado el dispositivo de pantalla HUAWEI MateBook E. Los niños pueden ver el traje de pruebas de buceo diseñado para una evaluación rápida y precisa de la función visual en esta tableta, y luego los datos de la mirada se enviarán para su análisis al médico HUAWEI P30, que puede confirmar si hay signos de latencia. daño a la visión. Este sistema de soporte de prueba ocular para DIVE se llama Track AI.
Para los usuarios, el gran valor de Track AI es que es instantáneo, generalizado y privado.
En lugar de cargar los datos en la nube y luego devolver el resultado procesado en la nube, HiAI opera localmente en el dispositivo, haciendo que todo sea más instantáneo y eficiente. Desde el punto de vista del usuario, es un proceso menos prolongado. Incluso si el médico está en una aldea remota sin Internet, el sistema de prueba todavía funciona.
Además, Track AI reduce el costo de las pruebas para los pacientes. Esta prueba no toma más de 15 minutos, lo que reduce considerablemente el tiempo de detección de enfermedades oculares y permite que se vea a más niños en un período más corto.
Al mismo tiempo, esta tecnología de detección es mucho más fácil de popularizar: los dispositivos Huawei no necesitan acceder a la nube; Los cálculos se pueden realizar directamente en el teléfono. Esta alta portabilidad aumenta el rango de escenarios de uso, beneficiando a más niños, particularmente en países en desarrollo.
Pocas preocupaciones de privacidad son más importantes para nosotros que la privacidad médica, por lo que otro beneficio del procesamiento local de datos es que garantiza la privacidad del usuario. Llevar a cabo el procesamiento de AI del lado del dispositivo en el HUAWEI P30 evita la necesidad de una transferencia constante de datos a través de redes inalámbricas. Los datos del usuario se almacenan permanentemente en el lado del dispositivo, por lo que la prueba se puede completar incluso cuando no está conectado a una red, lo que es una garantía de privacidad efectiva.
Vale la pena mencionar que Track AI no es un reemplazo para el diagnóstico médico profesional, sino que proporciona una herramienta para la detección. Cuando se seleccionan grupos sospechosos de padecer enfermedades oculares, puede detectar a las personas con alto riesgo, lo que les permite a los médicos centrar su atención en estos pacientes. No solo reduce el tiempo necesario para diagnosticar a los pacientes, sino que también reduce la presión sobre los médicos especialistas.
Para ayudar a que más niños descubran, traten y se recuperen de enfermedades oculares lo antes posible, Huawei ha proporcionado a IIS Aragon asistencia técnica y financiación gratuitas, incluida la provisión de equipos como los teléfonos HUAWEI P30 y HUAWEI MateBook E.WSPOS (World La Sociedad de Oftalmología y Estrabismo Pediátrico dijo en Twitter que Huawei ha desplegado su experiencia en inteligencia artificial con los principales organismos de investigación médica y DIVE Medical para ayudar a proteger la vista de los niños.
Un largo camino: el uso de la tecnología en beneficio de la humanidad
Track AI ha creado un dispositivo que es fácil de usar, portátil y asequible. Puede identificar a los niños con vista dañada y, al hacerlo, mejorar la salud y la calidad de vida de los niños en todo el mundo. A medida que AI está aprendiendo y optimizando constantemente, el crecimiento de su base de datos hará que el aprendizaje automático sea cada vez más preciso, en la medida en que sea capaz de explicar diferentes razas y entornos culturales.
En la actualidad, cinco instituciones médicas en España, Vietnam, México, los Emiratos Árabes Unidos y China han iniciado la fase de recopilación de datos de mirada requerida para entrenar el algoritmo de IA. Mediante la recopilación continua de datos y el ajuste del modelo de aprendizaje automático, las instituciones de investigación pueden obtener un modelo más preciso.