Las personas que temen más a tener algún problema de visión o incluso ceguera temprana podrán descubrirlo fácilmente gracias a una aplicación que han creado con este superpoder. Es una app móvil pensada para detectar de forma precoz enfermedades oculares que pueden afectarte o incluso causar ceguera si no actúas con rapidez.
Ha sido creada por dos estudiantes de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) y recibe el nombre de BegIA. Se trata de una tecnología capaz de darte un prediagnóstico oftalmológico que distingue entre diferentes enfermedades. Así, podrá detectar en segundos si cualquier persona tiene cataratas, glaucoma o retinopatía diabética, las que son por su parte las 3 principales causas de pérdida de visión y ceguera en todo el mundo.
Cómo funciona esta app que te previene de la ceguera
Solo necesita un selfi para que la inteligencia artificial ‘haga magia’ analizando la imagen y emitiendo un diagnóstico. La inteligencia artificial reconoce una imagen frontal de la cara de la persona con aprendizaje profundo y es capaz de saber si se tiene alguna de las enfermedades de referencia. Si el diagnóstico es positivo e indica que puedes tener una de estas enfermedades, vas a tener que ir a un especialista para que realmente te haga su diagnóstico personalizado y lo trate en caso de ser necesario para evitar que en el futuro puedas tener ceguera antes de que sea demasiado tarde.
Esta nueva app que viene bajo el proyecto BegIA está pensada para utilizarse en cualquier parte del mundo, para llegar así también a sitios en que no hay fácil acceso a la sanidad. El diagnóstico precoz de estas enfermedades necesita de un examen a fondo del ojo por un especialista en oftamología con los instrumentos necesarios, pero ahora esta app lo pondrá más fácil para tener un diagnóstico precoz rápido.
Sus desarrolladores Igor García Atutxa y Francisca Villanueva hablan más de ella en un vídeo de YouTube. Sin embargo, si tienes un especialista cercano y sospechas de alguna de estas enfermedades, lo mejor es que pidas cita cuanto antes.
Por ahora, el algoritmo está desarrollado y están trabajando para entrenarlo con más imágenes para perfeccionarlo mucho más. Se estima que estará disponible en dos años, aunque es posible que tarde algo más en llegar al mercado. Por ahora, están intentando obtener cuantas más imágenes de personas con glaucoma, cataratas o retinopatía para que sea lo más preciso posible, recopilándolas de diferentes sitios.
Además, ya han creado su primera versión de la app móvil en Android de BegIA, aunque aún le queda mucho por perfeccionar y desean desarrollar una más sofisticada con más funcionalidades en el futuro. Esta se orienta tanto a comunidad médica como a personas que temen tener alguna de estas enfermedades. En un tiempo descubriremos cómo avanza la tecnología, la app y cómo llega finalmente al mercado.
Aún nos quedan muchas cosas por descubrir sobre ella hasta que se presente oficialmente, pero estamos deseando saber más y poder probarla en cuanto esté disponible. Sin duda, será un gran avance en la comunidad médica y ayudará a muchas personas dando un diagnóstico temprano.
¿Cómo se entrena la inteligencia artificial para detectar la enfermedad?
Para que la aplicación BegIA logre identificar signos de cataratas, glaucoma o retinopatía diabética a partir de un simple selfi, resulta muy importante el proceso de “entrenamiento” de la inteligencia artificial. Esto implica “alimentar” al algoritmo con gran cantidad de imágenes de rostros reales, tanto de personas con estas patologías visuales como de quienes no las tienen. De esta forma, la IA aprende a identificar patrones, como cambios en la pupila, ligeras variaciones de color o indicios de inflamación en el contorno de los ojos.
La eficacia del sistema dependerá en gran medida de la diversidad de muestras utilizadas. Cuantas más imágenes de diferentes grupos de edad, etnias y condiciones de iluminación se integren en ella, más funcional se volverá la detección. De hecho, los investigadores de la UOC están buscando la colaboración de hospitales y clínicas oftalmológicas que quieran ceder datos, siempre bajo protocolos de privacidad, para perfeccionar su algoritmo. En un futuro, esperan utilizar técnicas de aprendizaje profundo que logren refinar aún más las predicciones, reduciendo al mínimo la tasa de falsos positivos y, sobre todo, falsos negativos.
