Detecció de Retinopatia Diabètica mitjançant Intel·ligència Artificial a l'Atenció Primària
DESCRIPCIÓ
Estudi protocol·litzat per desenvolupar i validar científicament un algoritme basat en intel·ligència artificial (IA) per detectar signes de retinopatia diabètica (RD) en pacients diabètics, amb aplicació a l’atenció primària. El projecte combina la creació de l’algoritme amb un estudi prospectiu comparatiu.
AUTORS Josep Vidal-Alaball, Alba Arocas Bonache, Dídac Royo Fibla, Miguel A Zapata, Francesc X Marin-Gomez, Oscar Solans Fernández.
Desenvolupar un algoritme d’IA capaç de detectar signes de RD en imatges de fons d’ull de pacients diabètics
Validar científicament l’algoritme com a eina de cribratge en l’atenció primària
Comparar la capacitat diagnòstica de l’algoritme amb la dels metges de família i els especialistes en retina
METODOLOGIA
Fase 1: Desenvolupament de l’algoritme a partir d’imatges de fons d’ull anonimitzades de pacients diabètics (període 2010-2017). Les imatges es dividiran aleatòriament en grups d’entrenament (80%) i validació (20%) per iteracions d’aprenentatge.
Fase 2: Estudi prospectiu amb lectura d’imatges per metges de família i per l’algoritme, comparant els resultats amb el “gold standard” (doble lectura cega d’especialistes en retina).
Variables d’anàlisi: sensibilitat, especificitat, precisió i AUC. També es validarà l’algoritme amb la base de dades pública Messidor-2.
Àrea geogràfica: Centres d’Atenció Primària de la Catalunya Central (ICS), població de referència: 512.000 habitants.
Col·laboradors: OPTretina (desenvolupament tecnològic i anàlisi), ICS Catalunya Central.