DESARROLLA UG ALGORITMO PARA ANÁLISIS DE FONDO DE OJO EN PACIENTES CON DIABETES

-Estadísticas del Portal de Datos sobre Enfermedades No Transmisibles, Salud Mental, y Causas Externas reportan que de 30 a 40% de personas con diabetes están sin diagnosticar, mientras que 50% a 70% de casos en las Américas no están controlados.

Con una ambiciosa visión a través del uso de imágenes preestablecidas en base de datos públicas a nivel nacional, José Andrés Echeveste Vázquez, estudiante de posgrado en la Maestría en Ciencias Aplicadas en la División de Ciencias e Ingenierías de la Universidad de Guanajuato, trabaja en un algoritmo que mediante una aplicación permite realizar la modificación de una red neuronal para el análisis de imágenes de fondo de ojo en pacientes con diagnóstico de diabetes.

Fusionar la física con la medicina, un trabajo lleno de retos

Andrés describe que durante el desarrollo de la investigación científica: “He tenido que aprender parte de la fisiología del fondo de ojo, cómo funciona la enfermedad, no soy un experto, pero he asentado las bases, lo comprendo mejor y me ha llamado la atención. Me he ido adaptando y me he dado cuenta de que tengo la habilidad de poder adaptar mi trabajo o mis conocimientos a otras ramas”.

José Andrés Echeveste Vázquez es egresado de la Licenciatura en Ingeniería Física, de la cual se gradúo con una investigación enfocada al estudio del pie diabético en el que se sometía a pacientes con esta condición a cambios de temperatura: “Al hacer esto hay ciertos cambios que nosotros analizamos en mi tesis, eso lo testeamos en un modelo matemático para tratar de interpretar esos cambios y poder hacer una predicción”.

Al continuar con esta línea de investigación relacionada a la diabetes, Echeveste Vázquez actualmente en su trabajo de maestría, lo hace desde el enfoque en retinopatía diabética, enfermedad que puede causar daños graves en ojos, corazón, vasos sanguíneos, riñones, así como en los nervios, según información consultada en la Organización Panamericana de la Salud (OPS) la cual forma parte de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

“Ahora lo que estoy trabajando es en el análisis de imágenes de fondo de ojo. Esas imágenes las clasifico en el grado de la enfermedad que tienen. La idea es hacer esto utilizando una tecnología llamada redes neuronales (subconjunto del machine learning) convolucionales, esto es para automatizar el proceso de detección”.

Debido a que usualmente la complicación de fondo de ojo se detecta hasta que está muy avanzada, surge la idea de implementar esto, con la finalidad de que no dependan únicamente de un médico para la detección.

“Con este software que estoy haciendo, extraigo las venas, las aisló completamente del ojo y el médico puede hacer un análisis más detallado solo de las venas y también extraigo, exudados, micro aneurismas y las hemorragias en caso de existirlas”. Dicho software aún se encuentra en proceso de pulimento.

Según el Diagnóstico y tratamiento de Retinopatía Diabética del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), esta se trata de una complicación crónica y específica de la diabetes, la cual tiene una prevalencia del 43.6% a nivel internacional; mientras que el estudio más extenso realizado en población mexicana encontró una prevalencia del 31.5%.

La retinopatía diabética es muy común en pacientes diabéticos, y puede causar ceguera en pacientes con esta condición. Se divide en cinco etapas y dos subetapas.

De acuerdo con lo publicado por el IMSS, estas escalas de clasificación clínica son: Retinopatía diabética no proliferativa leve; Retinopatía diabética no proliferativa moderada; Retinopatía diabética no proliferativa severa; Retinopatía proliferativa temprana (sin características de alto riesgo); y Retinopatía proliferativa de alto riesgo (con características de alto riesgo).

Con un trabajo enfocado en la retinopatía diabética no proliferativa, y con el propósito de detectar la enfermedad preferentemente en una etapa moderada-leve, el estudiante de posgrado busca proponer un software en el que se pueda integrar toda la información en una aplicación de forma que sea amigable con el usuario final que sería el personal médico:

“La idea de esta aplicación es que muestre los rasgos característicos de esta enfermedad que vienen siendo exudados duros que son como una especie de manchitas amarillas que aparecen en la retina, son muy comunes en pacientes de moderados a severos”. Sin embargo, aclaró que no es algo determinante, sino, auxiliar para él o la profesional médico.

El impacto de la diabetes en la salud de las personas se refleja al convertirse en la sexta causa principal de muerte para el 2019, con un estimado de 244 mil 084 muertes causadas directamente por la diabetes. En los que circunstancias como el sobrepeso, obesidad y la inactividad física son los principales factores de riesgo de diabetes tipo 2, esto, según lo reportado por la OPS en las Américas.