El difícil acceso que personas de escasos recursos y de zonas remotas tienen a los servicios de salud en el país, motivó a los investigadores del Laboratorio de Investigación en Inteligencia Artificial Industrial (INARI) de la ESPOL, a desarrollar un proyecto para el diagnóstico temprano y confiable de retinopatía diabética (RD).
En INARI se diseñó y entrenó un modelo de deep learning (modelo de redes neuronales profundas) para diagnosticar automáticamente la RD a partir de una foto de fondo de ojo (retinografía). Las redes neuronales son modelos matemáticos/computacionales inspirados en el cerebro humano, que procesan información de manera distribuida y que —provistos de una regla de aprendizaje— pueden modelar la información contenida en grandes volúmenes de datos.
El sistema fue entrenado y su desempeño fue validado con decenas de miles de retinografías. Su precisión alcanza aproximadamente el 92 %, un nivel comparable al desempeño de los especialistas retinólogos, según literatura especializada.
La RD es una enfermedad degenerativa que afecta a las personas con diabetes y es la principal causa de ceguera de las personas adultas en el mundo. No tiene cura, pero un tratamiento adecuado y oportuno puede ralentizar su progreso. Por ese motivo es tan importante un diagnóstico temprano.
Innovación al servicio de la industria y comunidad
El proyecto integró tres sectores fundamentales en el desarrollo local: la academia, la industria y la sociedad civil; a través del trabajo en conjunto entre la ESPOL, Almacenes TÍA y el Club Rotario Guayaquil Moderno.
El pasado 8 de noviembre se desplegó una jornada de diagnóstico de RD entre colaboradores de Almacenes TÍA; con énfasis particular en quienes tenían diabetes diagnosticada. Durante la jornada se tomaron retinografías que fueron evaluadas automáticamente por el sistema.
Especialistas del área de salud hicieron un acompañamiento durante la jornada. Al finalizar, se diseñó un experimento para validar los diagnósticos del sistema y se obtuvieron resultados satisfactorios.
Además del diagnóstico de RD, el sistema desarrollado por INARI ofrece otras dos funcionalidades: una segmentación (contorneo) de los vasos sanguíneos en la retina para ayudar al diagnóstico médico de otras enfermedades de la vista, como glaucoma; y un mapa de calor en las retinografías. Este último resalta la importancia de las características que fueron más relevantes para el diagnóstico automático; esta funcionalidad puede ser de gran utilidad, por ejemplo, para entrenar a futuras generaciones de retinólogos en el país.
Para Andrés Abad, director del INARI, investigador en el Centro de Tecnologías de Información (CTI) de la ESPOL y profesor de la Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción (FIMCP), la politécnica ofrece el ambiente ideal para el desarrollo de proyectos de innovación tecnológica. “Se crean espacios donde convergen las ideas, la técnica y la creatividad necesarias para el desarrollo de tecnología innovadora”, afirma.
Acerca de INARI
INARI comenzó sus actividades en diciembre del 2018. Es un emprendimiento conjunto entre la ESPOL y Almacenes TÍA S.A., que responde a un modelo de colaboración academia e industria que facilita la investigación orientada hacia los requerimientos de la demanda nacional.
Conduce investigación aplicada enfocada en resolver problemas industriales reales, utilizando herramientas matemáticas y tecnológicas en la frontera de la administración de operaciones industriales y modelos de inteligencia artificial, específicamente de la tecnología deep learning.
Desde INARI se busca formar talento humano con habilidades altamente técnicas y requeridas por un sector industrial que apuesta a la innovación tecnológica. Se brinda un espacio para que estudiantes destacados de las Ingenierías que oferta la ESPOL se incorporen al equipo de investigadores. De esta manera se contribuye a su formación técnica profesional en el área de Inteligencia Artificial.
De izquierda a derecha: Dr. Andrés Abad, director de INARI; M. Sc. Ricardo Palacios, investigador de INARI; y el Ing. José Viteri, investigador de INARI.