Investigadores desarrolla­rán una herramienta que asistirá a los profesionales de la salud en la detección y diagnóstico automático de la retinopatía diabética basado en un enfoque de aprendizaje neuroevolutivo, que es una técnica de inteligencia artifi­cial. El proyecto ya cuenta con un protocolo de adquisición de imágenes de fondo de ojo y ha propuesto un algoritmo para mejorar el contraste de las imágenes de la retina.

Para estudiar la retinopatía diabética (RD), los oftalmó­logos a menudo utilizan las imágenes de fondo de ojo a color, teniendo en cuenta varios elementos relacio­nados a dicha complicación como hemorragias, microa­neurismas, etc.

Los profesionales se encuen­tran trabajando con los pacientes que acuden al ser­vicio de Retina, dependiente de la Cátedra de Oftalmolo­gía del Hospital de Clínicas de la Universidad Nacional de Asunción (UNA) para adquirir las imágenes de fondo de ojo.

A medida que se obtienen las imágenes se analizan y eva­lúan algoritmos de mejora de contraste de la imagen. Estas imágenes pasan por un proceso de clasificación por parte de los profesionales de la salud y son utilizadas para el entrena­miento de algoritmos de inteli­gencia artificial para modelar el diagnóstico automático de la retinopatía diabética.

El Dr. Miguel García, inves­tigador del proyecto, explicó que uno de los beneficios más importantes del proyecto es el desarrollo de un software que servirá de soporte al per­sonal sanitario. El proyecto, además, tiene otros aportes como la formación de recur­sos humanos, una base de datos a nivel país de imáge­nes de fondo de ojo clasifica­das en distintas patologías.

Según informes de la Organi­zación Mundial de la Salud, el número de diabéticos irá en aumento. Se estima que para el 2030 habrá 366 millones de personas que padecen esta enfermedad. En Paraguay, el servicio de Oftalmología del Instituto de Previsión Social atiende a alrededor de 3.000 personas por secuelas ocula­res debido a la diabetes, de las cuales aproximadamente el 8% es grave. Los investigado­res que integran el equipo son Miguel García Torres, Julio César Mello Román, Pedro Esteban Gardel Sotomayor, José Luis Vázquez, Diego Pinto, Jacques Facon, Diego Aquino, Verónica Elisa Cas­tillo Benítez, Ingrid Castro y Jordán Ayala.

El proyecto de investigación denominado “Detección auto­mática de retinopatía diabé­tica utilizando algoritmos neuro-evolutivos” recibirá G. 500 millones por parte del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) a través del Programa Prociencia con apoyo del FEEI y es ejecutado por la Universidad Americana.