El glaucoma constituye la principal causa de ceguera irreversible a nivel mundial por lo que su detección precoz es esencial
Investigadores del Complejo Hospitalario Universitario de Canarias (HUC), adscrito a la Consejería de Sanidad de Canarias, y de la Universidad de La Laguna (ULL) han sido distinguidos con el Premio al Mejor Trabajo. Ha sido en el 20º Congreso de la Sociedad Española de Glaucoma, celebrado recientemente en Toledo. Este trabajo presenta un innovador sistema de Inteligencia Artificial. Capaz de analizar imágenes del fondo de ojo y detectar signos de glaucoma con una precisión superior al 91 por ciento.
Su principal aportación es la mejora de información durante el proceso de decisión. Permitiendo identificar de manera visual las zonas de la imagen que han sido determinantes en el diagnóstico.
El estudio galardonado, titulado ‘Visión transformer basado en superpíxeles: un nuevo método para mejorar la explicabilidad de la Inteligencia Artificial’, fue presentado por Valentín Tinguaro Díaz. Del servicio de Oftalmología del HUC. También por parte de los investigadores Jorge Hernández, Silvia Alayón y José Francisco Sigut, del departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la ULL.
A diferencia de otros modelos de Inteligencia Artificial, habitualmente considerados como “cajas negras”, esta herramienta ofrece una interpretación clara y comprensible para los especialistas. Respetando la morfología de las estructuras anatómicas. Esto contribuye a reforzar la confianza en su uso y facilita su incorporación en la práctica clínica.
Causa de ceguera irreversible
El glaucoma constituye la principal causa de ceguera irreversible a nivel mundial, por lo que su detección precoz es esencial. En este sentido, la aplicación de tecnologías basadas en inteligencia artificial se posiciona como un recurso clave para mejorar el diagnóstico temprano y la atención a los pacientes.
Este trabajo se ha realizado en el contexto del proyecto de investigación titulado «Hacia una estrategia colaborativa para el diagnóstico del glaucoma mediante aprendizaje profundo explicable (PROID2024010027). De la Agencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información (ACIISI) y por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional. En el marco del programa FEDER Canarias 2021-2027.
