El principio desarrollado por el equipo es el siguiente: la fotografía del fondo de ojo, que permite la visualización de la retina en la parte posterior del ojo, analizada mediante IA, proporciona biomarcadores de enfermedades sistémicas con precisión. Cuando las imágenes del fondo de ojo son de cantidad y calidad suficientes, es posible “entrenar” un modelo de IA para detectar niveles elevados de HbA1c, un importante marcador de hiperglucemia que tradicionalmente se obtiene mediante análisis de sangre y que indica un mayor riesgo de diabetes y enfermedades cardiovasculares.
El campo emergente de la oculómica
Este campo, que estudia biomarcadores oftálmicos para obtener información sobre la salud sistémica, abre múltiples aplicaciones, mucho más allá de la salud cardiovascular.
El estudio de caso realizado sobre oculomica aplicada a la evaluación de HbA1c destaca el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la salud sistémica. Este estudio piloto alimentó un modelo de IA con datos de imágenes del fondo de ojo, datos demográficos del paciente y datos médicos, de modo que el modelo pudiera predecir los niveles de HbA1c basándose en una imagen de la retina.
Estos resultados iniciales confirman el potencial de los modelos de IA para evaluar los factores de riesgo cardiovascular.
“Buscamos, con la oculómica, llenar un vacío crucial en la detección temprana de enfermedades. Este método no sólo mejora nuestra capacidad para identificar a las personas en riesgo, sino que también es prometedor para transformar la forma en que manejamos enfermedades crónicas como la diabetes. Al centrarnos en las aplicaciones prácticas de esta tecnología, avanzamos hacia soluciones de atención sanitaria más personalizadas y preventivas”.
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