El “British Journal of Ophthalmology” informa de un sistema automático que clasifica imágenes retinianas digitales en positivas o negativas, con posible utilidad para el cribado de la enfermedad.
Un sistema automático que clasifica las imágenes retinianas digitales en positivas o negativas podría ser un elemento fácil y muy útil para los cribados de retinopatía diabética, según informa el “British Journal of Ophthalmology”.
Investigadores de la University of Aberdeen (Reino Unido), dirigidos por el Dr John A. Olson, desarrollaron un software que puede clasificar las imágenes digitales de la retina y del fondo del ojo como patológicas y no patológicas. Se realizaron pruebas de sensibilidad y especificidad de este sistema, que se compararon con las referencias clínicas estándar de 14.408 imágenes de 6722 pacientes.
Usando las referencias estándar, los autores hallaron que un 8,2% de los pacientes presentaban imágenes no clasificables, debido a deficiencias técnicas, y, en un 62,5% de los pacientes, no se apreciaba retinopatía.
Sobre las imágenes restantes, la clasificación manual ofrecía un sensibilidad del 86,5% y una especificidad del 95,3%, para la detección de retinopatía o fallo técnico. Por su parte, la clasificación automática identificaba una sensibilidad de 90,5% y una especificidad del 67,4%, para detección de retinopatías o fallo técnico.
Con la clasificación manual, se detectó que un 99,1% de los pacientes tenía retinopatía o maculopatía; con la clasificación automática el porcentaje fue del 97,9%. En cuanto a fallo técnico, la detección fue de un 96,7% con el método manual y del 99,8%, con el automático.