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India usa inteligencia artificial para combatir la ceguera diabética



MADURAI, India – Aravind Clinics Oftalmológica brinda un tratamiento a cualquiera que entre su puerta, sin importar si es dinero o no.

Todos los días, llegan más de dos mil personas de toda la India -y, es ocasiones, de otras partes del mundo- a abarrotar los pasillos y las salas de espera de este hospital de 43 años de edad, ubicado en ciudades extremas del mundo. A la mañana siguiente, Vt Muthusamy Ramalingamm, quien vive en esta ciudad, ingresó a una habitación en el segundo piso, si se envió y se colocó en la barbilla sobre un pequeño dispositivo de redacción que apuntaba una cámara hacia sus ojos.

Un operador tocó una pantalla en la parte lleva un acantilado de ojos y, en cuestión de segundos, presenta un diagnóstico en una computadora apoyada en la pared. Mostrar si las señales de retinopatía diabética en ambos ojos, una condición que puede causar ceguera, sí, no, si atiende.

En el alcalde de los hospitales y los clanes del mundo, este diagnóstico es el de los médicos especializados, quienes examinan los ojos del paciente e identificaron los síntomas de la retinopatía diabética: lesiones minúsculas, hemorragias y decoloración. Sin embargo, Aravind está intentando automatizar este proceso. En colaboración con una Oficina de Investigación de Inteligencia Artificial (IA) con sede en California, el hospital presentó un sistema de reconocimiento de licencia para solo.

Google y su compañía, la hermana Verily se enfocaron en este tipo de debut de cabeza en una prevalencia que es la clase de enfermedad que un sistema de inteligencia artificial puede detectar en una etapa temprana.

Los investigadores expertos en este sistema de Ia les ayude a los doctores realizan una evaluación desde un punto de vista más público más adelante sobre la retinopatía diabética desde un punto de vista diferente al actual. Casos de setenta millones de indios son diabéticos, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, y todos los riesgos de tener ceguera. Sin embargo, el país no tiene capacidad para doctores para evaluar a los pacientes de manera adecuada. Para cada millón de personas en la India, solo hay oftalmólogos, según el Consejo Internacional de Oftalmología.

El proyecto forma parte de una iniciativa generalizada para el control y la implementación de sistemas que pueden detectar automáticamente los signos de enfermedades o padecimientos con síntomas médicos. Varios hospitales en Estados Unidos, el Reino Unido y Singapur también han realizado ensayos clínicos con sistemas de detección de la diabetes diabética. Investigadores de todo el mundo están explorando tecnologías que pueden detectar cáncer, derrames cerebrales, cardiopatías y otras condiciones en el medio de rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

El mes pasado, los reguladores certificaron el uso del sistema de análisis ocular Europa con el nombre de Verily. Además, la administración de alimentos y medicamentos (FDA) tiene poco conocimiento de un sistema similar en los Estados Unidos. Sin embargo, los hospitales están actuando con cautela en la implementación de los sistemas que son utilizados por los tecnológicamente competentes para prestar atención en la atención médica.

El fundador de Aravind, Govindappa Venkataswamy, una figura icónica en la India que fue conocido como Doctor V y falleció en 2006, usted es la visión de una red de hospitales y centros oftalmológicos que operan como las franqués de McDonald & # 39; s, tomar un sistema que proporcione tratamientos oculares de bajo costo para personas de todo el mundo. Hay más de cuarenta de estos centros oftalmológicos en la India.

Además, el hospital también planea instala la tecnología de Google en poblados circundantes donde hay pocos -o ningún- oftalmólogos disponibles. El nuevo sistema podría expandir de manera radical el número de personas que pueden evaluar.

"Por el momento hay un cuello de botella tan solo con respecto a la evaluación de los pacientes", dijo R. Kim, uno de los sobrinos del doctor V, quien actúa como director médico en Aravind.

Deters de los nuevos métodos de evaluación es redes neuronales, sistemas matemáticos complejos que pueden aprender a realizar tareas en el análisis de grandes cantidades de datos. Para ver los detalles de una persona diabética, una neurona roja apesta un identificador de la condición para su cuenta.

El rojo neuronal es la misma tecnología que está mejorando a una velocidad impresionante en los servicios de reconocimiento facial, los asistentes digitales de voz, los vehículos autónomos y los servicios de traducción inmediata como Google Translate.

Debido a que estos sistemas aprenden a partir de las cantidades de información, los datos disponibles se basan en su totalidad y cómo se comportarán. Sin embargo, si se implementa de manera apropiada, puede mejorar los servicios de salud fundamentales.

En Aravind, las pantalesses de computadora empotradas de las salas de

Durante su examinación, Ramalingamm, de 60 años, habló tamil, el antiguo idioma de sur de India y Sri Lanka. Diego se sóómó cómodo con que una máquina diagnóstica en el estado del trabajo, en parte debido a que el proceso fue muy rápido. Luego de la evaluación en curso del sistema de AI, los médicos podrían tratar con sus ojos, quizás con una cirugía láser, para prevenir la ceguera.

El sistema funciona en conjunto con oftalmólogos capacitados, según un estudio publicado en The Journal of the American Medical Association.

En realidad, en los centros de oftalmología, los trabajadores de las empresas se dan cuenta de la escalada del ocular y el enví de doctores en Madurai para la revisen. Los diagnósticos automáticos pueden simplificar y ampliar el proceso para convertirlo en una escena de "mcdonaldización" que imaginó el Doctor V.

La tecnología todavía se enfrenta a los obstáculos regulatorios en la India, en parte debido a lo Es difícil realizar trámites burocráticos en el país. Admás, a sí mismo si está certificado por el uso del sistema de análisis de Google en Europa, en aprobación a Estados Unidos todavía está pendiente.

Luke Oakden-Rayner, Director de Investigación de Imagines Médicas para Diagnósticos en el Hospital Royal Adelaide de Australia, ha incluido estos nuevos sistemas regulatorios, y las reglas que existen en este momento no siempre lo han hecho.

"No está en el seguro".

A pesar de estos sistemas de aprendizaje profundo son nuevos, no hay niños las primeras ideas que buscan facilitar los diagnósticos médicos por medio de la tecnología computacional. Como Oakal-Rayner señaló, el software de lectura de mamografías asistida por computadora llamado CAD -aprobado por la FDA en 1998- si adoptó una regla general en Estados Unidos para ayudar a la detección del cáncer de mama, en parte debido a Que Medicaid da una descripción cuando usa tecnología. Sin embargo, hay estudios que han revelado que los resultados de los pacientes no han mejorado y, en algunos casos, han empeorado.

"En teoría, el sistema de Google funciona muy bien", dijo Oakden-Rayner. "Pero cuando se aplica a una población inmensa, pueden surgir problemas que no se manifiestan sino hasta dentro de muchos años".

* Copyright: c.2019 Servicio de noticias del New York Times


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