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Cómo utiliza la IA un equipo de Google para ayudar a los médicos a prevenir la ceguera ocasionada por la diabetes.
Varun Gulshan, investigador de Google, estaba buscando un proyecto que reuniera una determinada serie de criterios.
El proyecto debía aprovechar la experiencia de Gulshan en el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA) y estimular su interés en las ciencias y la medicina. Además, si fuera posible, debía estar orientado a ayudar a la población de su país natal: la India.
Se puso en contacto por correo electrónico con Phil Nelson, director de Google Accelerated Science (GAS), para preguntarle si en ese momento había algún proyecto disponible con esas características.
Unas semanas más tarde, Gulshan estaba abriendo una unidad digital con cientos de imágenes de retinas anónimas de un hospital de la India. Nelson creía que tenía un proyecto para Gulshan, pero antes debía responder a una pregunta: ¿un modelo de inteligencia artificial podría llegar a aprender a identificar cuáles de esas imágenes mostraban síntomas de retinopatía diabética, una enfermedad que causa ceguera?
"Ese proyecto requería exactamente a alguien con mis habilidades", cuenta Gulshan, cuya especialidad era utilizar la IA para reconocer gestos con la mano. "Cuando vi esas imágenes, supe que el aprendizaje profundo daría buenos resultados", nos cuenta. "Podíamos usarlo para solucionar esos problemas".
Un problema cada vez más preocupante
En la India, con 70 millones de diabéticos, se producen cada vez más casos de retinopatía diabética. Esta enfermedad provoca lesiones en la parte posterior de la retina que pueden provocar una ceguera total, y un 18 % de los diabéticos de la India ya padecen esta dolencia. Con 415 millones de diabéticos en riesgo de sufrir ceguera (China, Estados Unidos y la India son los países con un mayor número de casos), esta enfermedad se ha convertido en una preocupación a nivel mundial.
de los 70 millones de diabéticos de la India padecen esta dolencia.
Pero la buena noticia es que la pérdida permanente de visión puede evitarse. Si la enfermedad se diagnostica de forma prematura, los tratamientos basados en medicamentos, terapias, ejercicio físico y dieta saludable son muy efectivos para evitar que se produzcan más lesiones en la retina.
Los desafíos a los que nos enfrentamos
Con la retinopatía diabética, la concienciación de la población es un gran problema. Según el Dr. Rajiv Raman, cirujano retinólogo del Sankara Nethralaya Eye Hospital de Chennai, en la India, muchos diabéticos piensan que los primeros síntomas de la enfermedad son solo problemas de visión sin importancia. En hindi, ni siquiera hay un término para "retina", por lo que tan solo hablar de la enfermedad es bastante complicado. "Tenemos un término para decir 'cataratas'. Para 'glaucoma' tenemos un término tanto en hindi como en tamil, pero el término 'retinopatía diabética' no tiene traducción", nos cuenta el Dr. Raman.
El Dr. Rajiv Raman, cirujano retinólogo del Sankara Nethralaya
Chennai, India
Sin embargo, aunque los oftalmólogos pueden explicar qué es la enfermedad y cómo se puede supervisar su progresión con exámenes regulares, la verdadera dificultad radica en conseguir que los pacientes en riesgo se hagan un examen de retina. En las comunidades rurales de todo el mundo, la prevalencia de la retinopatía diabética avanzada tiene más que ver con la infraestructura que con la medicina. A veces, el especialista más cercano se encuentra a mucha distancia, lo que suele hacer difícil que el paciente acuda a consultas regulares.
“Muchos de los pacientes de zonas rurales sufren una fase avanzada de retinopatía diabética, pero no saben que son diabéticos".
A menudo, los pacientes que viven en condiciones de pobreza con personas dependientes a su cargo no pueden cuidar de sí mismos, e ignoran los síntomas de la retinopatía diabética hasta que son tan graves que ya es demasiado tarde. "Muchos de los pacientes de zonas rurales sufren una fase avanzada de retinopatía diabética, pero no saben que son diabéticos", afirma la Dra. Sheila John, responsable de Teleoftalmología del Sankara Nethralaya. "Ven cada vez menos. En algunos casos, ya han perdido completamente la visión de un ojo, y solo podemos salvar la visión del otro".
Pacientes esperando fuera del Sankara Nethralaya Eye Hospital
Chennai, India
Selección del equipo
El mayor desafío para diagnosticar la retinopatía diabética es su elevado número de casos. Solo en la India hay 70 millones de diabéticos, y no disponemos de suficientes médicos con la formación necesaria para analizar todas las imágenes de retina.
Tenemos que examinar a los pacientes en las fases iniciales, cuando su visión aún está en buen estado
Sin embargo, según el Dr. R. Kim, jefe médico del Aravind Eye Hospital en Madurai, la India, no es factible abrir consultas especializadas en zonas rurales en las que solo residen unos pocos pacientes. "Tenemos que examinar a los pacientes en las fases iniciales, cuando su visión aún está en buen estado. ¿Pero cómo podemos hacerlo?", se pregunta el Dr. Kim. "Porque no es humanamente posible examinar a 70 millones de personas".
Si la inteligencia artificial de Google puede ayudarnos a diagnosticar la retinopatía diabética interpretando con precisión las imágenes de retina, quizá podríamos salvar la vista de millones de personas.
Lo más difícil era crear una base de datos a partir de la cual el modelo de IA pudiera aprender a valorar y catalogar las imágenes una por una según su gravedad. Para solucionar ese problema, sería necesario disponer de un amplio equipo de oftalmólogos que clasificara las imágenes para que el modelo de IA pudiera aprender.
Pero este equipo necesitaría más datos de calidad para enseñar al modelo de IA los matices necesarios para diagnosticar correctamente las imágenes de retina.
Cómo entrenar el modelo
Al principio, el equipo contó con la ayuda de oftalmólogos de los hospitales Aravind y Sankara Nethralaya para que catalogaran las imágenes de las retinas. Después de unos meses, el modelo aprendió a identificar los síntomas clave de la retinopatía diabética, como lesiones en el tejido nervioso, hinchazón y hemorragias. Gulshan estaba convencido de que podían hacer que el modelo fuera aún más preciso si aumentaban la base de datos.
Se pusieron en contacto con el Dr. Jorge Cuadros, director de EyePACS (Eye Picture Archive Communication System), una red de telemedicina que conecta a pacientes de retinopatía diabética de zonas rurales de Estados Unidos con oftalmólogos para realizarles un escáner de retina. Los pacientes examinados por EyePACS tenían que esperar semanas para poder hacerse un escáner de retina y comprobar si sufrían la enfermedad, por lo que el Dr. Cuadros no dudó en ayudar en lo que hiciera falta para conseguir un diagnóstico en menos tiempo.
EyePACS les facilitó datos de una gran variedad de pacientes, cien veces más que lo que el equipo de IA había recogido hasta el momento. Era una cantidad enorme de imágenes que etiquetar, ya que cada imagen tenía que clasificarse varias veces para compensar el sesgo de los diferentes profesionales encargados de clasificar las imágenes. "El modelo aprende a identificar qué cosas hacen siempre igual los miembros del equipo", afirma Dale Webster, ingeniero de software de Google. "De esta forma, los resultados tienden a estar algo menos sesgados y a ser un poco más representativos".
Hasta la fecha, cerca de 100 oftalmólogos han procesado más de un millón de clasificaciones para el modelo de IA.
Cómo funciona la IA
Cómo funciona el modelo de IA (1/4)
Más de 50 oftalmólogos han examinado manualmente más de 1 millón de imágenes de retina anónimas, clasificando cada una de ellas según el nivel de los síntomas de retinopatía diabética.
Cómo funciona el modelo de IA (2/4)
Cada imagen se estudia varias veces, y se cataloga manualmente según una escala del 1 (sin síntomas de retinopatía diabética) al 5 (con síntomas graves).
Cómo funciona el modelo de IA (3/4)
Las imágenes clasificadas se introducen en un algoritmo de reconocimiento de imágenes. Tras introducir en el algoritmo miles de imágenes clasificadas, este empezará a reconocer los síntomas de retinopatía diabética igual que lo haría un oftalmólogo.
Cómo funciona el modelo de IA (4/4)
Una vez que se ha completado la fase de aprendizaje del algoritmo, este se puede utilizar en una aplicación llamada ARDA (diagnóstico automático de enfermedades de la retina). ARDA permite a los usuarios subir la imagen de una retina para analizarla de forma instantánea y comprobar si el paciente sufre retinopatía diabética.
Del modelo al dispositivo
Para los miembros del equipo, el motivo principal de participar en este proyecto era convertir este modelo en un dispositivo de diagnóstico automático de enfermedades de la retina (conocido como ARDA).
Y la clave para conseguirlo estaba en manos de otro miembro del equipo: Lily Peng. Al igual que el resto de oftalmólogos, la motivación de la Dra. Peng, de formación médica, se basaba en que el proyecto tuviera una repercusión clínica.
"Vi que teníamos muchas ideas buenas, muchas promesas, ¿verdad? ¿Pero por qué algunas de ellas nunca se materializan?", se pregunta.
Lily Peng, Google
Peng sabía que el dispositivo ARDA podía tener aplicaciones médicas, pero para conseguirlo era necesario realizar ensayos clínicos y obtener la aprobación de las autoridades sanitarias. Para hacerlo posible, el equipo se marcó dos objetivos: realizar un ensayo para empezar a probar el dispositivo ARDA en el mundo real, y publicar los resultados en la revista Journal of the American Medical Association (JAMA).
"Queríamos aparecer en JAMA porque es una publicación sobre la práctica de la medicina", nos cuenta Nelson. "No queríamos limitarnos a demostrar que podíamos hacerlo. Queríamos darnos a conocer ante la comunidad médica".
Otro motivo de querer dar a conocer el dispositivo ARDA era obtener la aprobación de la FDA (la agencia estadounidense encargada de administrar los medicamentos y los alimentos). Con Nelson a su lado, Peng expuso magistralmente todas las virtudes de la IA. Peng fue la principal defensora y un enlace esencial entre las diferentes comunidades implicadas en la creación del dispositivo ARDA.
"Ella puede entenderse con todas las partes implicadas", nos cuenta Gulshan, "así que podía hablar con nosotros y comprender la complejidad técnica de lo que estábamos haciendo, y también lo que opinaban los médicos y qué era lo más importante para darle a nuestro trabajo una aplicación médica. Con toda esa información, Lily consiguió crear algo que se podía utilizar en una clínica".
Un nuevo tipo de termómetro
Ninguno de los miembros del equipo de Google tenía experiencia en la creación de dispositivos médicos. Por este motivo, el equipo recurrió a Verily (una empresa especializada en atención sanitaria que, al igual que Google, pertenece a Alphabet) para satisfacer las exigencias clínicas y administrativas con el objetivo de conseguir la aprobación de la tecnología ARDA como dispositivo médico.
Verily, una de las nueve empresas seleccionadas entre cientos de candidatos para participar en el reciente programa de precertificación de la FDA, está usando su experiencia en el sector para que el dispositivo ARDA pase los ensayos clínicos en la India. Para contribuir también al éxito del proyecto, Gulshan ha regresado a la India para enseñar a médicos y enfermeras a utilizar el dispositivo.
Una mirada más de cerca
Tras ver a un optometrista, cada paciente del Sankara Nethralaya pasa por la consulta de un oftalmólogo. Si este detecta posibles lesiones, el paciente se someterá a un escáner de retina.
"Conseguir la aprobación de las autoridades sanitarias es importante", asegura Peng, "pero más importante aún es que los profesionales médicos que trabajan con nosotros tengan confianza en lo que están haciendo y se sientan cómodos al usar el software. Y no solo se trata de ganar seguridad y trabajar con eficacia, sino de si les va a resultar realmente útil".
En un reciente ensayo clínico, se utilizó la tecnología ARDA para clasificar las imágenes de 3000 diabéticos de dos hospitales de la India. Dichas evaluaciones se compararon con las realizadas por los médicos, lo que confirmó las conclusiones del estudio publicado en JAMA en el 2016: los resultados del modelo estaban al mismo nivel de acierto que los de los profesionales que evaluaban a los pacientes.
El Dr. Rajiv Raman estudia la imagen de la retina de un paciente para comprobar si hay síntomas de retinopatía diabética.
Chennai, India
Para el Dr. Cuadros, la ventaja clave del dispositivo ARDA era simplemente una cuestión de números. Nos recuerda que el porcentaje de personas que sufren retinopatía diabética en Estados Unidos está descendiendo, lo que indica que el tratamiento preventivo está funcionando. Pero como la incidencia de la diabetes está aumentando, el total de pacientes con retinopatía diabética sigue siendo el mismo. El número de personas que necesita someterse a una evaluación médica está aumentado, mientras que la demanda de un tratamiento especializado sigue siendo la misma.
Y los oftalmólogos sienten esta presión.
"Cada día debería evaluar a 3000 pacientes, y eso es imposible", dice el Dr. Raman. "Por eso, necesito la ayuda de ARDA".
Dr. Rajiv Raman, oftalmólogo
En estas condiciones, utilizar tecnología especializada en atención primaria es una gran ventaja. "Si los médicos de atención primaria pudieran utilizar ARDA, supondría una diferencia enorme, ya que podrían evaluar a más pacientes", afirma el Dr. Kim. "De esa forma, los oftalmólogos podrían centrarse solo en los pacientes con retinopatía".
De hecho, el Dr. Raman imagina que estos dispositivos se usarán con tanta frecuencia como los termómetros, o incluso los glucómetros, una herramienta de diagnóstico que los diabéticos usan actualmente para controlar el nivel de azúcar en sangre. "Mi trabajo no consiste en diagnosticar los casos de retinopatía diabética", nos cuenta. "Consiste en aplicar el láser, poner inyecciones, realizar operaciones y tratar la ceguera de mis pacientes".
Pero, independientemente del origen de los diagnósticos, todos coinciden en que la concienciación es clave para la salud de los pacientes. De hecho, el diagnóstico de retinopatía diabética puede mejorar el estado de salud del paciente en general. "Si se detecta una retinopatía en su fase inicial, cuando aún no se necesita tratamiento", nos dice el Dr. Cuadros, "aún es posible explicarles a los pacientes que la diabetes está empezando a afectar a su organismo. Con suerte, eso les motivará para que controlen mejor su nivel de azúcar en sangre".
Un avance en el diagnóstico
Se están llevando a cabo más estudios, incluidos ensayos clínicos en la India; de hecho, esta es la primera vez que se realizan evaluaciones médicas a este nivel. Los equipos de Google y Verily son optimistas con las posibilidades del proyecto, incluso en su aplicación para otras enfermedades además de la retinopatía diabética. "Desde que publicamos el artículo en JAMA, hemos hecho aún más progresos", nos cuenta Nelson. "Recientemente hemos publicado un estudio en Nature Biomedical Engineering que muestra que, a partir de la imagen de una retina, no solo se pueden predecir diversos factores de riesgo de sufrir enfermedades cardiovasculares, sino también el riesgo de padecer un evento cardiovascular grave".
Algún día, es posible que diagnosticar enfermedades graves sea tan fácil como tomar la temperatura o comprobar la presión arterial, pero a corto plazo, millones de diabéticos podrían conservar la visión gracias a un algoritmo de IA que ayuda a los médicos a detectar rápidamente los síntomas de retinopatía diabética.
