CIUDAD DE MÉXICO.

En México, actualmente alrededor de 12 niños prematuros quedan ciegos al día como consecuencia de retinopatía, 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 aún más, si pensamos en los datos que muestran su impacto social y económico en el país. “Alrededor de 40 por ciento de los pequeños con retinopatía del prematuro son hijos de niñas 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. Además, hay que sumar el tema económico, pues nuestros datos muestran que cada mexicano ciego le cuesta dos millones de pesos al año”, explica Mariana Valdez Castellanos, cirujano de retina pediátrica, con 18 años de experiencia en la retinopatía del prematuro en México 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 niños por algo tratable, la tecnología y su experiencia y la de varios médicos de América Latina están ayudando a erradicarla o, al menos, evitar que haya menos ciegos en la región.

Sólo para que se den una idea, la asertividad en detección es de entre 60 y 70 por ciento por parte de un residente que sale como oftalmólogo y tiene que revisar a un pequeño, un porcentaje muy alto para fallar en el diagnóstico. Con el programa de Microsoft eso ya es de 90 por ciento. Si se trata bien y a tiempo a un paciente, más de 90 por ciento va a tener visión buena en sus vidas. El tratamiento es económico, accesible y fácil de poner, e problema es detectarlos.

Trabajo en un hospital de Toluca, y al llevar la tecnología y cámaras, bajamos a sólo a un niño en 2019 el tema de ceguera por retinopatía del prematuro, cuando un año antes se tuvo 80 en el mismo nosocomio, y ese paciente fue porque la mamá no lo llevó a tratamiento”, comentó.

Con el uso de una lupa y un celular se toman las fotografías que son analizadas por la Inteligencia Artificial de Microsoft.

¿CÓMO FUNCIONA EL PROYECTO?

En 2016 se logró cambiar la ley para que todos los niños prematuros, y no, sean revisados frente al problema de retinopatía, pero lamentablemente no hay personal en todo el país para realizar las pruebas, no están entrenados, y la mayoría de los hospitales que entrenan residentes no saben hacerlo. En Durango, por ejemplo, no hay ni un oftalmólogo especializado en detectar una retinopatía en estas edades muy tempranas.

En Microsoft analizamos este caso y vimos que era la oportunidad de demostrar cómo la Inteligencia Artifical y Azure, la nube de la compañía, puede ayudar en este caso. Supimos que íbamos a necesitar mucha información para poder entrenar a la IA para que detecte este problema como si fuera la misma doctora Valdez. En este proceso vimos que necesitábamos a un científico de datos, y hablamos con Carlos Serafín, director de Business Data Evolution, socio de Microsoft para hablarle de este proyecto filantrópico de la compañía, y se sumó a este plan, que entra en el tema de Innovar por México”, explicó 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 tecnológica accesible, donde sólo tomamos una foto con una lupa y un celular, y el software analiza la imagen y nos dice si un pequeño requiere o no tratamiento contra la retinopatía 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 está inspirado en cómo funciona el ojo humano y la forma en que manda las señales al cerebro: cómo reconoce colores, bordes, formas, etc. Así es como funcionan estas redes neuronales profundas, y el equipo de científicos de datos se puso a trabajar y conviviendo por varias semanas con la doctora y su equipo médico, para este proyecto.

La idea al final del día es tener un sitio web disponible en Azure, donde ya esté entrenada la IA con el conocimiento de la doctora y el equipo de especialistas de toda América Latina, con su experiencia y las fotografías, para que podamos mandar una imagen a este sitio y la clasifique. En vez de que un médico tenga que revisar niño por niño, con sólo una imagen la tecnología podría detectar qué paciente sí requiere de una atención mayor y tratamiento con prevaloración. La idea es que de México se exporte a todo el mundo”, comentó Serafín.

Actualmente ya se trabaja para crear una app directa en el teléfono que haga el trabajo desde la nube. “La idea es que pongamos la plataforma y que cada hospital en el mundo haga su propia app si gusta, para intercambiar la información y crear conjuntamente tratamientos más accesibles y económicos”, agregó Corona.

El proyecto empezó hace poco más de un año. El trabajo es alimentar bien el algoritmo, y se está cerca de tener ya un producto final, el cual ya pronto se bautizará, pues actualmente no tiene nombre.