Marc Baget, PhD | HOSPITAL UNIVERSITARI SANT JOAN DE REUS | UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI

Marc Baget es médico oftalmólogo especializado en retina. Sus áreas de interés son la Retinopatía Diabética, las Uveïtis, la Cirugía de Retina y la inteligencia artificial aplicada en el ámbito de la Salud. Ha colaborado en la implementación del programa de Cribado de Retinopatía Diabética en Cataluña. Es profesor asociado de Oftalmología en la Universidad Rovira I Virgili. Es investigador del Institut Investigacions Sanitàries Pere I Virgili. (IISPV).

PONENCIA «Cribado masivo de la retinopatía diabética basado en algoritmos de inteligencia artificial en el ámbito de la atención primaria»

Nuestro equipo de investigadores constituido por ingenieros y oftalmólogos del Institut Investigacions Sanitàries Pere I Virgili. (IISPV), que forma parte de la Universitat Rovira i Virgili, presenta su modelo de cribado de la Retinopatía Diabética (RD) basado en la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la Atención Primaria de la Salud, llamado RetinaReadRisk. Este modelo de cribado está pensado especialmente para el ámbito rural donde los pacientes y familiares deben desplazarse a áreas urbanas para someterse al cribado de la RD.

Nuestro equipo ha desarrollado dos modelos complementarios basados ​​en la IA con el objetivo de automatizar el cribado de los pacientes diabéticos haciendo uso de un dispositivo móvil; un modelo para la realización de la lectura automatizada de las Retinografías de los pacientes diabéticos y otro modelo que predice el riesgo de desarrollar RD para cada paciente, lo que permite la posterior personalización del intervalo de cribado para cada uno de ellos.

Se presentan los resultados de validación y testing de cada uno de los dos algoritmos respecto a los valores de sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos y la precisión en diversas poblaciones. Se demuestra que el modelo de lectura automatizada de las retinografías en los pacientes diabéticos tiene un nivel de precisión muy alto. En cuanto al algoritmo predictivo de evaluación del riesgo de desarrollar RD, se muestran sus buenos resultados predictivos, demostrando que RetinaReadRisk puede ser implementado con un alto grado de confianza en el ámbito de la Atención Primaria.

Otras páginas web de referencia: eithealth.eu/product-service/retinareadrisk