Detección de retinopatía diabética a través de inteligencia artificial y valoración de fondo de ojo

Jazmín M. Lugo-Sánchez, Hospital General de Zona 20, Instituto Mexicano del Seguro Social, Puebla, Pue., México
Patricia Seefoó-Jarquín, Hospital General de Subzona con UMF 8, Instituto Mexicano del Seguro Social, Tlax., México
Diana Estrada-Palacios, Hospital General de Zona 20, Instituto Mexicano del Seguro Social, Puebla, Pue., México
Laura A. Lugo-Sánchez, Hospital General de Subzona con UMF 8, Instituto Mexicano del Seguro Social, Tlax., México
Xanatl López-Bonilla, Hospital General de Subzona con UMF 8, Instituto Mexicano del Seguro Social, Tlax., México

Objetivo: Comparar los resultados obtenidos para la detección de RD mediante IA y valoración de fondo de ojo por oftalmoscopia indirecta (OI) en pacientes con DM tipo 2. Métodos: Estudio transversal, descriptivo, prospectivo, monocéntrico, en el cual se evaluó a través de OI y se compararon los resultados por IA para la detección de RD. Resultados: La detección de RD mediante IA presenta una sensibilidad del 100%, una especificidad del 97%, un valor predictivo positivo de 94% y un valor predictivo negativo de 100%, teniendo por base la exploración física como referencia. Conclusiones: No se encontraron diferencias en la detección de RD al comparar ambos métodos, siendo de suma importancia la valoración clínica, dado que la IA puede excluir un determinado número de pacientes.

Palabras clave: Fondo de ojo. Inteligencia artificial. Retinopatía diabética. Tamizaje.