Más de un 10 por ciento de la población mundial padece diabetes tipo 1 y 2, de acuerdo a estimaciones mundiales, expresó el doctor Rodrigo Donoso, quien además hizo hincapié en que en nuestro país esta cifra superaría el 12 por ciento de la población, según la última encuesta de salud 2016-2017, de quienes una quinta parte padecen de retinopatía diabética con riesgo de disminución visual y ceguera.

“Siendo la única forma de prevenirla hacer un screening anual, ¿se imagina hacer el examen de fondo de ojo cada año a 1.700.000 personas? No existe país que tenga esa capacidad de profesionales médicos para alcanzar esa meta”, aseguró Donoso. Pero, ¿y si un programa computacional fuera capaz de analizar una imagen digital y detectar las alteraciones vinculadas a esa patología ocular?

Esa fue la pregunta que el especialista hizo hace siete años junto al profesor Mariano Pola, de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Unos meses después, respondió que sí se podía. Así, su estudiante José Tomás Arenas realizó el 2011 su proyecto de tesis de doble titulación en Ingeniería Civil Eléctrica e Industrial “Diseño y desarrollo de un sistema para la detección automática de retinopatía diabética en imágenes digitales”.

La investigación sirvió de base para el desarrollo del software “Diagnóstico Automatizado de Retinografías Telemáticas” (DART), que actualmente se está implementando de forma pionera a nivel nacional, ofreciendo la capacidad de analizar cientos de miles de retinografías en horas, liberando a gran cantidad de oftalmólogos de examinar al 80 por ciento de individuos sanos, para ocupar este recurso en el 20 por ciendo de diabéticos con su retina enferma y en riesgo de disminuir su visión o de llegar a la ceguera.

“La retinografía como examen válido para el screening de la retinopatía diabética se estableció a nivel mundial desde el 2003 luego de haber sido creada y validada en el Reino Unido. En Chile se empezó a utilizar en las Unidades de Atención Primaria Oftalmológica, UAPO, en el año 2013”, explicó Donoso.

La retinografía es una foto del fondo del ojo, examen que permite visualizar en detalle los elementos del polo posterior del globo ocular como son la retina, el nervio óptico y los vasos sanguíneos. “Y como la fotografía digital se basa en pixeles, es más simple distinguir y trabajar computacionalmente las alteraciones propias de esta enfermedad, como son unos puntos blancos que indican exudados, y otros rojos que podrían ser hemorragias o microaneurismas. La idea era que el software, mediante inteligencia artificial, automatice y aprenda a reconocer la presencia de estos signos en la retinografía, no que haga el diagnóstico: que diga cuáles son las imágenes que tienen alteraciones”, explicó el académico.

Amplia validación multicéntrica

Una vez que estuvo listo un primer prototipo, lo probaron en el CRS Cordillera Peñalolén, donde el doctor Donoso hace parte de su labor docente y asistencial, para luego presentarlo al Ministerio de Salud, institución que les solicitó validar esta nueva herramienta en base a los criterios que estableciera un panel de expertos compuesto por miembros de la Sociedad Chilena de Oftalmología.

Para ello postularon durante el 2015 al programa Impacta Salud, concurso abierto de innovación pública del Gobierno de Chile que en su primera versión fue llevado adelante por el Minsal, la Municipalidad de Recoleta y el Laboratorio de Gobierno, cuyo objetivo es apoyar con recursos y talleres proyectos y sus creaciones, con ayuda de especialistas públicos y privados.

Finalmente, fue una de las cuatro iniciativas ganadoras, por lo que obtuvo los fondos para hacer un plan piloto  “que fue multicéntrico, con pacientes de distintas Unidades de Atención Primaria Oftamológica (UAPO) de las comunas de Peñalolén, Recoleta, Ñuñoa y Concepción. Reunimos imágenes de más 1200 pacientes, que se compararon con la revisión independiente de académicos de todo el Departamento de Oftalmología de la Facultad de Medicina, con lo que pudimos demostrar que este nuevo software ofrece un 95 por ciento de sensibilidad –es decir, hace un screening que tiene ese porcentaje de probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo o de detectar los casos positivos, cuando el estándar habitual es del 80 por ciento- y un 76 por ciento de especificidad; o sea, la capacidad de pesquisar correctamente todos los casos negativos o sanos”.

Esos resultados -continúo el académico- “son comparables o mejores que los obtenidos por investigaciones internacionales acerca de otros software desarrollados en el extranjero; de hecho, el único validado por la FDA de Estados Unidos, en abril de este año, se validó sólo en 900 casos y alcanzó una sensibilidad del 87 por ciento. O sea, nuestras cifras constatan que es válido para implementarlo en el sistema público como examen de retinopatía diabética y por eso es que el Minsal lo incorporó como política nacional”.