Deep Learning y enfermedades oculares

Resumen

Debido al avance tecnológico digital y la disponibilidad de grandes volúmenes de imágenes clínicas, la inteligencia artificial y específicamente el deep learning como subcampo de estudio, han empezado a revolucionar el diagnóstico asistido por computadora. Sobre todo, en especialidades médicas como la oftalmología que depende del análisis de imágenes como herramienta diagnóstica. Después de una breve descripción relacionada a los criterios de entrenamiento y validación de modelos en deep learning, se describe diversos sistemas destinados a tareas de tamizaje, diagnóstico y pronóstico de las enfermedades oculares más relevantes causantes de ceguera irreversible, como glaucoma, degeneración macular relacionada con la edad y retinopatía diabética. De esta revisión puede inferirse que cada vez más sistemas con deep learning entrenados para tareas específicas están obteniendo mejores resultados diagnósticos por imagen, muchas veces igualando o superando al obtenido por médicos expertos y entrenados.