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Por Cade Metz

MADURAI, India — El Hospital Oftalmológico Aravind atenderá a cualquiera.

Cada día, más de 2 mil personas llegan de todo India y en ocasiones otras partes del mundo, abarrotando los pasillos y las salas de espera de este hospital de 43 años. Una mañana reciente, Vt Muthusamy Ramalingamm, un residente local, entró a un cuarto en el segundo piso, se sentó y colocó la barbilla sobre un pequeño dispositivo de escritorio que apuntaba una cámara a sus ojos.

Un técnico le dio golpecitos a una pantalla en la parte posterior de un escáner ocular y, a los pocos segundos, apareció un diagnóstico en una computadora colocada contra la pared. Ambos ojos mostraban indicios de retinopatía diabética, un padecimiento que puede causar ceguera si no se trata.

En la mayoría de los hospitales y clínicas de todo el mundo, médicos capacitados realizan este diagnóstico. Pero Aravind intenta automatizar el proceso. Trabajando con un equipo de investigadores de inteligencia artificial (IA) de Google con sede en California, el hospital está poniendo a prueba un sistema que puede reconocer el padecimiento por sí solo.
Google y su compañía hermana, Verily, se enfocaron en este tipo de ceguera debido a su prevalencia y a que es el tipo de enfermedad que un sistema de IA puede detectar en etapa inicial.

Los investigadores esperan que este sistema de IA ayude a los doctores a revisar más pacientes en un País donde la retinopatía diabética es cada vez más prevaleciente. Casi 70 millones de indios son diabéticos, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) y todos están en riesgo de ceguera. Pero el País no capacita a suficientes doctores para monitorear adecuadamente a todos. Por cada millón de personas en India, hay sólo 11 oftalmólogos.

El proyecto es parte de un esfuerzo generalizado para construir y desplegar sistemas que puedan detectar de forma automática indicios de enfermedades y padecimientos en escaneos médicos. Hospitales en Estados Unidos, Gran Bretaña y Singapur también han realizado pruebas clínicas con sistemas que detectan indicios de ceguera por diabetes.
Investigadores en todo el planeta exploran tecnologías que detectan cáncer, embolias, cardiopatías y otros padecimientos.

Govindappa Venkataswamy, fundador de Aravind, una figura icónica en India conocido como “Dr. V” y quien murió en el 2006, imaginaba una red de hospitales y centros para la visión que operaran como franquicias de McDonald’s, reproduciendo sistemáticamente formas económicas de brindar atención oftalmológica en el País.

Hay más de 40 de los centros de visión por todo India y el hospital planea instalar la tecnología de Google en los poblados circundantes.

Detrás de los nuevos métodos de revisión hay redes neuronales, complejos sistemas matemáticos que pueden aprender tareas al analizar cantidades inmensas de datos. Al analizar millones de escaneos retinales que muestran indicios de ceguera por diabetes, una red neuronal puede aprender a identificar el padecimiento por sí sola.

El sistema se desempeña a la par de oftalmólogos capacitados, de acuerdo con un estudio. Pero está lejos de reemplazar totalmente a un doctor.
Ese mismo día, Pambaiyan Balusamy, de 55 años, se sentó en el mismo cuarto. El sistema de Google diagnosticó una retinopatía “proliferativa” en el ojo izquierdo —la forma más grave del padecimiento— pero no podía leer el escáner del ojo derecho, muy probablemente porque el ojo había desarrollado una catarata.

Los doctores en ocasiones pueden realizar un diagnóstico cuando se enfrentan a cataratas y escáneres oculares borrosos. El sistema de Google todavía batalla para hacerlo.
Actualmente, técnicos en el centro de visión realizan escaneos oculares y los envían a doctores en Madurai para que los analicen. El diagnóstico automatizado puede modernizar y expandir ese proceso, al llegar a más gente en más lugares —el tipo de “McDonaldización” que apoyaba Dr. V.

La tecnología aún enfrenta obstáculos regulatorios en India, en parte debido a la dificultad de sortear la burocracia del País.

Luke Oakden-Rayner, director del centro de imagenología médica en el Royal Adelaide Hospital, en Australia, dijo que estos sistemas podrían necesitar nuevos marcos de regulación.

“En teoría, el sistema de Google se desempeña muy bien”, dijo Oakden-Rayner. “Pero cuando lo despliegas para una población enorme, puede haber problemas que no aparecen durante años”.

 The New York Times