RetinaReadRisk

Si no se detecta a tiempo, la RD puede provocar la pérdida total de la visión y es la principal causa de ceguera evitable en adultos en edad laboral. Cuando se detecta a tiempo, el riesgo de RD puede reducirse en un 95%, pero la enfermedad es asintomática en sus primeras fases y el riesgo de desarrollarla varía entre los pacientes.

En todo el mundo, la RD es la quinta causa de ceguera y discapacidad visual y afecta a entre el 3% y el 4% de las personas en Europa. La RD afecta al 30% de las personas con diabetes y se calcula que 280 millones de personas han perdido la vista debido a la diabetes en todo el mundo.

La RD puede prevenirse controlando los factores de riesgo, como la glucemia o la hipertensión arterial. Pero los sistemas sanitarios existentes son ineficaces para detectar la RD por varias razones. El volumen de pacientes con diabetes hace que las cámaras necesarias para el cribado sean escasas.

La mayoría de los pacientes son examinados en unidades de oftalmología, a pesar de que existe la opción de la telemedicina con un tipo especial de cámara. El hecho de que el 29% de los europeos vivan fuera de las zonas urbanas, donde se encuentran las unidades oftalmológicas, también supone un reto.

El equipo de RetinaReadRisk ha ideado una nueva plataforma para la detección y el diagnóstico precoz de la RD en zonas rurales. La solución combina modelos de inteligencia artificial (IA) y tecnologías 5G, lo que permite a los profesionales sanitarios llegar a personas de zonas urbanas y rurales. También promovería la eficiencia de las operaciones en todo el ciclo de atención, potenciando mejores resultados para los pacientes.

RetinaReadRisk permitiría la captura de imágenes en las consultas médicas más cercanas a la población a través del teléfono inteligente. Las tecnologías 5G y la computación en la nube asegurarían el diagnóstico en tiempo real.

El equipo planea utilizar modelos de aprendizaje profundo para analizar automáticamente las imágenes de RD. Mejorarán los sistemas de diagnóstico existentes, utilizando técnicas de IA para modelar los datos de las historias clínicas electrónicas. Esto ayudará a predecir el riesgo de que una persona desarrolle RD.

La plataforma RetinaReadRisk promete mejorar la eficiencia del cribado de RD, impulsar la productividad de los sistemas sanitarios y aumentar la satisfacción de los pacientes. Mitiga las limitaciones del cribado de RD teniendo en cuenta tanto los costes económicos como los resultados de los pacientes.

El proyecto facilitará la recogida de fotografías de la retina por parte de los profesionales de atención primaria, especialmente para las personas que viven en zonas rurales, alejadas de los principales hospitales que poseen escáneres de imágenes. Ayudará a optimizar toda la fase de diagnóstico de los pacientes con riesgo de padecer RD.

Al proporcionar un cribado personalizado, RetinaReadRisk también mejorará los resultados y la satisfacción de los pacientes. Además, mejorará la interacción entre los hospitales principales y los centros de atención primaria. Esto les ayudará a proporcionar un apoyo mejor y más oportuno, disminuyendo la carga de las familias.

En definitiva, RetinaReadRisk promete ayudar a reducir el número de pacientes que llegan a las últimas fases de la RD y a disminuir los costes del tratamiento.

Financiación:

EIT HEALTH

Programa:

• CALL 2021

Fechas:

2022-2024

Consorcio:

• E-Seniors: Initiation des Seniors aux NTIC Association.
• Fondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée.
• Génesis Biomed.
• TRC Informática SL (Grupo TRC).
• Telefónica.
• Institut Català de la Salut.
• Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV).
• Future Start-up.