Informática
Tecnología y salud
El secreto de sus ojos: graduado de la UNDAV utiliza IA para detectar una enfermedad
Lucas Cabot fue premiado por su trabajo para identificar una afección ocular en forma temprana con el uso de inteligencia artificial.
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Por Diego Orcoyen
Eran tiempos de pandemia de COVID-19. Lucas Cabot, entonces estudiante de Ingeniería en Informática en la Universidad Nacional de Avellaneda (UNDAV) -hoy graduado- se encontraba cursando una asignatura vinculada a la inteligencia artificial (IA). Fue entonces que nació la idea de utilizar IA para la detección temprana de una enfermedad: la retinopatía diabética.
En la mayoría de los casos, detectar con antelación una enfermedad resulta un factor clave y determinante para un tratamiento exitoso y, el de la retinopatía diabética, no es la excepción. El Consejo Argentino de Oftalmología la define como una complicación de la diabetes causada por el deterioro de las arterias y venas que irrigan la retina, que puede ocasionar una pérdida severa de la vista e, incluso, ceguera.
En diálogo con ADN|UNDAV, Lucas explica que el proyecto consiste en recopilar miles de imágenes de personas con distintos grados de dicha enfermedad y detectar patrones o alteraciones que se presentan en la retina, como por ejemplo microaneurisma, exudados suaves o duros y derrames. El objetivo final -dice- es clasificar la enfermedad en 5 niveles: retinopatía diabética leve, moderada, severa, proliferante o sin retinopatía.
Así, mediante el desarrollo de modelos predictivos basados en aprendizaje automático, la iniciativa busca mejorar el diagnóstico precoz, permitiendo intervenciones oportunas y reduciendo las complicaciones derivadas de esta enfermedad.
“Lograr la detección temprana de la enfermedad puede ayudar a que los pacientes reciban el tratamiento adecuado, mejorando significativamente su calidad de vida”.
“Esta herramienta brinda una posible solución a las problemáticas actuales de falta de especialistas médicos, recursos e infraestructura en el campo de la oftalmología”, enfatiza Cabot, quien afirma que la idea principal es que se pueda obtener un diagnóstico rápido y preciso. “El oftalmólogo podrá ir a zonas de escasos recursos o alejadas de centros de salud, capturar las retinografías con un retinógrafo portátil, introducirlas en esta herramienta y, en pocos segundos, obtener el diagnóstico”, detalla.
En este sentido, cuenta Lucas, “lograr la detección temprana de la enfermedad puede ayudar a que los pacientes reciban el tratamiento adecuado y evitar que se propague, mejorando significativamente la calidad de vida de las personas”. E insiste: “es importante mencionar que, de no ser tratada en tiempo y forma, los daños ocasionados podrían ser irreversibles y, en el peor de los escenarios, perder la visión. Es por esto que contar con una herramienta que permita detectarla en poco tiempo y con menos recursos, es de suma importancia en el campo de la salud”.
El ingeniero Cabot continuó trabajando en su desarrollo de manera extra-cátedra con el acompañamiento del docente Federico D’Angiolo y de Celia Bagari, enfermera del Hospital Garrahan. Para hacerlo, se basaron en retinografías ya clasificadas por oftalmólogos de un centro de datos con pacientes de la India. Estas imágenes fueron sometidas a una etapa de preprocesamiento y filtrado de datos para mejorar las dimensiones, la luminosidad, el contraste y reducir el ruido ocasionado por los retinógrafos.
El trabajo obtuvo el primer premio en el Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI) 2024.
El principal desafío que tienen por delante, asegura, es contar con una base de datos de retinografías de Argentina, “ya que se necesitan muchos más estudios para retroalimentar el algoritmo y mejorar la precisión”.
Gracias a la relevancia del trabajo, sus aportes y hallazgos, Lucas Cabot y su equipo obtuvieron el primer premio en el Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI) 2024, realizado en la Universidad Nacional de Catamarca.
“Estoy muy contento por la distinción. Fue una gran sorpresa y siento que es una contribución al campo de la salud y, posiblemente, pueda abrir las puertas para continuar trabajando sobre otros temas relacionados”, sostiene.
Para Lucas, la formación recibida en el marco de la carrera fue fundamental ya que para el desarrollo de este trabajo fue necesario contar con conocimientos en programación, analítica de datos, matemática, probabilidad y estadística, hardware, entre otros, para comprender y aplicar los temas que conciernen a la Inteligencia Artificial.
“A los estudiantes que deseen emprender en el tema, les diría que se animen y empiecen, ya que hay mucho contenido en la web y la Universidad cuenta con profesionales capacitados que pueden acompañarlos o guiarlos en el tema que deseen emprender o investigar”, asegura.
El trabajo continúa, el proyecto sigue en marcha y, si bien los desafíos son numerosos, el entusiasmo es grande, así como también el objetivo perseguido: ayudar a detectar la retinopatía diabética para evitar complicaciones y ceguera.
