L’aparell, desenvolupat per investigadors de la URV i l'IISPV, amb la col·laboració de diferents socis, permet un diagnòstic més precís gràcies a la intel·ligència artificial. La prova que permet detectar aquesta afecció es fa als hospitals i amb aquest sistema els pacients podran fer-se-la al seu centre d’atenció primària

A l’Estat espanyol un 25% de la població o bé té diabetis o està en un estat previ o inicial de la malaltia, segons dades de l’estudi Di@bet.es, liderat pel CIBERDEM i finançat per l’ Instituto de Salud Carlos III. La incidència és cada vegada més elevada, i davant aquest escenari, els grups de recerca ITAKA (Intelligent Technologies for Advanced Knowledge Acquisition), de la Universitat Rovira i Virgili (URV) i el grup de recerca en Oftalmologia de l’Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV) han desenvolupat un software i un sistema basat en la intel·ligència artificial per detectar i diagnosticar el més aviat possible la retinopatia diabètica, una afecció ocular en pacients amb diabetis de tipus 2 que constitueix la primera causa de baixa visió al món occidental entre la població d’entre els 50 als 70 anys, i que és una de les causes de ceguesa al tercer món.

Un tractament a temps és clau per evitar l’avenç de l’afecció, i més tenint en compte que es tracta d’una malaltia silent i asimptomàtica, amb la qual cosa, “quan el pacient acut a l’especialista moltes vegades ja és massa tard”, explica Pere Romero, que a l’IISPV es responsabilitza del Grup de Recerca en Oftalmologia professor titular a la URV.

Actualment, el sistema nacional de salut contempla una revisió anual del fons de l’ull per a cada pacient amb diabetis. Aquesta és una prova que es du a terme als hospitals amb un retinògraf, però, com que no totes les persones poden desplaçar-se fins a aquests centres mèdics fàcilment (a Catalunya, per exemple, un 5% de la població viu en zones rurals, que cada cop creixen més), aquests investigadors han desenvolupat un sistema mòbil amb l’ajuda de diversos socis del projecte (Telefónica i TRC), perquè sigui el mateix metge o metgessa de capçalera qui els faci la fotografia necessària per a aquesta revisió i, mitjançant un sistema de lectura automàtica, pugui determinar si el pacient pateix o no la retinopatia.

En cas afirmatiu, el metge o metgessa, introduint les dades del pacient a un sistema basat en la intel·ligència artificial, podrà saber quan aquest cal que es faci la propera revisió per així portar un control més exhaustiu de la malaltia. Aquestes proves amb el nou sistema mòbil es començaran a fer properament a alguns centres d’atenció primària de zones rurals de Catalunya.

“Hem desenvolupat dos algorismes, un de lectura automàtica d’imatges, que permet identificar si existeix o no retinopatia diabètica i de quin tipus, fet que facilita la feina al metge d’atenció primària; i el segon algorisme és un sistema d’ajuda al diagnòstic –REetiprogram– que, basant-se en una sèrie de paràmetres, determina el risc del pacient diabètic de patir retinopatia diabètica, a més de calcular quan hauria de fer-se el control següent”.

El catedràtic del Departament d’Enginyeria Informàtica i Matemàtiques de la URV, Domènec Puig és una peça important ja que el seu equip és qui s’ha fet càrrec de desenvolupar els algorismes d’intel·ligència artificial: “Vam veure la possibilitat d’unir la computació amb l’anàlisi d’imatges de retina per automatitzar el cribratge mitjançant mètodes de visió per ordinador. Automatitzar significa ser capaços d’obtenir decisions d’ajuda al diagnòstic, és a dir, d’implementar algorismes que ofereixin al metge una guia d’ajuda, per facilitar-vos la feina”, explica. I deixa clar: “No parlem en cap cas de substituir el metge especialista”.

La base d’aquest sistema de computació és el Deep Learning: es prenen milers d’imatges del fons de l’ull de pacients i aquestes s’etiqueten en funció del grau d’evolució de la retinopatia diabètica. D’aquesta manera, el software desenvolupat per aquest equip analitza tots aquests milers d’imatges amb l’ajuda de la intel·ligència artificial, aprèn d’aquests casos i els classifica en funció dels patrons que identifica “perquè quan arribin noves imatges es pugui realitzar un diagnòstic partint d’aquest entrenament. Com més ampli és aquest entrenament, més fiable és el sistema”, explica Domènec Puig.

Aquest projecte ha rebut ajudes del Fondo de Investigaciones Sanitarias (FIS), que atorga el Instituto de Salud Carlos III, i el 2021 va formar el consorci RetinaReadDisk amb a participació de set socis: Telefónica SA, Grupo TRC, Genesis Biomed, l’Institut Català de la Salut, l’Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili i les entitats franceses Foundation de l’Avenir i E’Seniors. Gràcies a aquestes sinèrgies el projecte ha pogut  accedir a la xarxa i a l’ajuda econòmica d’EIT Health, organisme que compta amb el recolzament de la Unió Europea. Com que fins ara les imatges s’han obtingut mitjançant un retinògraf, el repte al qual s’encaren aquests investigadors és reentrenar i adaptar el sistema perquè sigui sensible a les imatges obtingudes a través d’aquest nou dispositiu mòbil.

Aquest avenç tecnològic mostra el potencial de la medicina personalitzada -també coneguda com a medicina de precisió-. Actualment, aquest projecte es comercialitza a França i a Espanya i la idea és exportar-lo també a Amèrica del Sud.