Equipo de científicos del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática y del Instituto de Oftalmobiología Aplicada (IOBA) de la Universidad de Valladolid (UVa), de España, desarrollaron una aplicación móvil de ayuda a la decisión médica para personal sanitario no especializado en el ámbito de la oftalmología.
Este nuevo avance tecnológico, publicado en el “Journal of Medical Systems”, se llama “OphthalDSS” y ofrece a estos profesionales sanitarios un método de diagnóstico alternativo que suponga una segunda opinión a la hora de elaborar la valoración clínica.
La científica Isabel de la Torre, co-autora del avance, explicó que “en el ámbito de la medicina general, emergencias o información de medicamentos, es donde más herramientas de ayuda se han desarrollado. Sin embargo, las especialidades de nefrología, oftalmología o enfermedades como la esclerosis, son las que menos aplicaciones desarrolladas tienen”.
La mayoría de los sistemas de ayuda al diagnóstico en oftalmología se centran en un determinado segmento del ojo (anterior o posterior). Sin embargo, puesto que en Atención Primaria se atienden patologías de toda índole, la app trata de abarcar el mayor número posible de enfermedades oculares, tanto aquellas relacionadas con el polo anterior del ojo, como con el segmento posterior. Así, la aplicación incluye la mayor parte de las enfermedades presentes en el manual Guiones de oftalmología: aprendizaje basado en competencias elaborado por los profesionales del IOBA.
Cuando el usuario accede a la herramienta puede elegir dos formas de ayuda al diagnóstico. Por un lado, a través de breves preguntas, el sistema guía al usuario hacia el diagnóstico de la enfermedad. Si al acabar la batería de preguntas el sistema detecta que hay una posible enfermedad que coincida con los síntomas indicados por el paciente, entonces se le muestra al usuario una imagen y se le pregunta si coincide con el aspecto del ojo del paciente.
En caso afirmativo, se le muestra la guía de la enfermedad diagnosticada. Por otro lado, se ofrece la posibilidad de diagnóstico por imágenes, es decir, se muestra al usuario un conjunto de imágenes y, seleccionando cada una de ellas, se accede a la información de la patología correspondiente.
“En el proyecto, el personal médico ha desarrollado árboles de decisión que han sido traducidos a algoritmos en programación, que engloban el mayor número de enfermedades posible. Para ello, se ha llevado a cabo una fase inicial compleja de detección de síntomas comunes y el estudio de cómo ordenar la detección de estos síntomas para elaborar el mejor diagnóstico posible”, añadieron los investigadores, quienes destacan que la herramienta “es útil en sí misma, ya que no requiere de instrumental extra para poder elaborar el diagnóstico”.
..Diego Armando M
