El futuro de la gestión de la retinopatía diabética con inteligencia artificial y captura de imágenes para diagnóstico – Dr. Ramin Tadayoni

Gracias al progreso constante de las tecnologías de captura de imágenes, los oftalmólogos cada vez cuentan con más puntos de datos necesarios para abordar la retinopatía diabética. La creciente continuidad de los datos a disposición de los médicos ha servido para reducir los errores de diagnóstico y optimizar el tratamiento de los pacientes. Esto también es así para los casos complicados de retinopatía diabética con proliferación o edema. No obstante, esto es menos frecuente en el caso de los pacientes con estadios moderados y graves de retinopatía diabética, cuando nuestro poder de predicción de la evolución de las fases más avanzadas de la retinopatía diabética no ha mejorado y probablemente incluso ha disminuido, ya que todavía se basa en datos longitudinales del siglo pasado, cuando el control de la diabetes no era tan bueno como ahora.

Para mejorar la predicción, la gestión y el tratamiento futuros de la retinopatía diabética tendrán que apoyarse cada vez más en los datos clínicos longitudinales a través de diversas tecnologías de captura de imágenes y también en plataformas de inteligencia artificial que permitan integrar esta creciente cantidad de datos. La implementación de la IA y del aprendizaje automático en el ámbito de la oftalmología brindará puntos de datos auxiliares que influirán en la clasificación/evaluación de riesgo del nivel actual de retinopatía diabética del paciente. Los puntos de datos que no se suelen usar para evaluar la retinopatía diabética serán cada vez más importantes para la estratificación del riesgo de la retinopatía diabética (por ejemplo, evolución de la presión arterial, HBA1c, uso de medicación, etc.).

La angiografía por tomografía de coherencia óptica (angio-OCT), un método no invasivo de captura de imágenes empleado para evaluar la perfusión y la integridad vascular de la retina, también puede influir en la clasificación y la gestión de la retinopatía diabética. La angio-OCT ofrece una mejor valoración de los vasos de la retina en comparación con la fotografía del fondo de ojo sola en un campo que hoy en día es comparable a las fotos del fondo ETDRS de 7 campos. A diferencia de la fotografía del fondo de ojo, el método de clasificación de la gravedad de la retinopatía diabética en base a la angio-OCT no está muy extendido, ya que todavía está haciéndose un hueco en la práctica clínica y la investigación. En cuanto a las tecnologías futuras que conformarán y cambiarán la manera en que gestionamos la retinopatía diabética, la angio-OCT se muestra como una opción muy prometedora.

En las últimas décadas, la OCT de dominio espectral también ha revolucionado el diagnóstico y la gestión del edema macular diabético (EMD). Esta solución sigue desempeñando un papel decisivo en la práctica clínica, la investigación y el desarrollo de nuevos modelos de predicción de IA.

Actualmente se está llevando a cabo un ensayo clínico en Francia que pretende entrenar y validar el modelo de predicción de EviRed para el riesgo de retinopatía diabética. El ensayo incluirá a unos 5000 pacientes diabéticos a los que se hará un seguimiento durante una media de 24 meses. Durante este tiempo, nuestro grupo de investigación espera recoger suficientes datos de fotografías de campo ultraamplio, OCT y angio-OCT, así como de otros biomarcadores, para ayudar a depurar y validar el algoritmo. El criterio de valoración primario del estudio será la predicción de la progresión de la retinopatía diabética severa. Se realizará un control minucioso para determinar la precisión del modelo en la evaluación de la gravedad de la retinopatía diabética y el riesgo de progresión. Su rendimiento también se comparará con las predicciones hechas por oftalmólogos usando la clasificación ETDRS o modelos similares.

La captura avanzada de imágenes para diagnóstico y la IA también ayudarán a impulsar recursos como la telemedicina en la oftalmología, permitiendo que los pacientes de menor riesgo sean atendidos a distancia mientras que los de mayor riesgo sigan siendo atendidos presencialmente para sus exámenes y tratamientos. Los pacientes diabéticos sin antecedentes de retinopatía o con una historia estable de signos de retinopatía leve suelen ser los candidatos ideales para las consultas de telemedicina. A la hora de tratar a pacientes con retinopatía diabética, la IA y el aprendizaje automático, además de la tomografía de coherencia óptica, la angio-OCT y la captura de imágenes de campo ultraamplio se han convertido en herramientas fundamentales. El desarrollo de plataformas de IA como EviRed será de gran provecho para abordar la retinopatía diabética y mejorará los algoritmos de tratamiento de los oftalmólogos.