{"id":40829,"date":"2023-09-20T09:08:07","date_gmt":"2023-09-20T15:08:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=40829"},"modified":"2025-10-19T00:39:20","modified_gmt":"2025-10-19T06:39:20","slug":"presentan-resultados-de-proyecto-de-ia-para-mejorar-atencion-de-retinopatia-diabetica-en-jalisco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/presentan-resultados-de-proyecto-de-ia-para-mejorar-atencion-de-retinopatia-diabetica-en-jalisco\/","title":{"rendered":"Presentan resultados de proyecto de IA para mejorar atenci\u00f3n de retinopat\u00eda diab\u00e9tica en Jalisco"},"content":{"rendered":"
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El Proyecto RETINA-IA utiliza la inteligencia artificial para mejorar la atenci\u00f3n de la retinopat\u00eda diab\u00e9tica en pacientes de Jalisco.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La diabetes mellitus es un grave problema de salud en M\u00e9xico, y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica (RD), una de las complicaciones que provoca esta condici\u00f3n, la cual afecta hasta al 32% de los pacientes que viven con diabetes en el pa\u00eds. Sin embargo, el diagn\u00f3stico temprano es fundamental para evitar da\u00f1os irreversibles, como la ceguera. En este sentido, la falta de oftalm\u00f3logos y la baja tasa de referencia a especialistas son desaf\u00edos significativos para la detecci\u00f3n y la atenci\u00f3n de esta afecci\u00f3n.<\/p>

Desde hace tres a\u00f1os<\/a>, el Gobierno de Jalisco, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Tecnol\u00f3gico de Monterrey y la agencia de innovaci\u00f3n C Minds comenzaron el desarrollo del proyecto piloto RETINA-IA, que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para el tamizaje de la RD. Este proyecto piloto de medicina preventiva en el Estado de Jalisco busc\u00f3 reducir los tiempos de diagn\u00f3stico, permitiendo un tratamiento m\u00e1s temprano y determinar la escalabilidad de esta intervenci\u00f3n. Recientemente, el BID public\u00f3 un estudio de caso acerca de este proyecto piloto, sus resultados y reflexiones finales tras su exitosa implementaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido, el Proyecto RETINA-IA, lanzado en agosto de 2021, utiliz\u00f3 IA para preseleccionar pacientes con riesgo de RD. En tres cl\u00ednicas del estado tomaron fotograf\u00edas de la retina, y el modelo de IA basado en aprendizaje profundo o deep learning<\/em> interpret\u00f3 los resultados. Posteriormente, un equipo de oftalm\u00f3logos verific\u00f3 los prediagn\u00f3sticos de la IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los resultados arrojaron que aproximadamente el 29% de los pacientes derivados a hospitales de tercer nivel desconoc\u00edan su afecci\u00f3n retiniana, y se les gestion\u00f3 una cita en menos de una semana. El seguimiento revel\u00f3 que la IA logr\u00f3 prediagnosticar y referir pacientes en 1 a 2 d\u00edas, agilizando el proceso de manera importante. Por otra parte, el an\u00e1lisis costo-beneficio mostr\u00f3 un Retorno a la Inversi\u00f3n (ROI) altamente positivo de 9.5, respaldando la escalabilidad del proyecto a siete cl\u00ednicas en Jalisco.<\/p>

Cabe destacar que esta iniciativa cumpli\u00f3 con los est\u00e1ndares de \u00e9tica requeridos por la normatividad mexicana correspondientes, por ejemplo, la determinaci\u00f3n del consentimiento informado; la determinaci\u00f3n de los responsables legales y operativos; transparencia y almacenamiento de datos; entre otras consideraciones.<\/p>

En t\u00e9rminos generales, el proyecto logr\u00f3 generar varias lecciones, por ejemplo, tres factores que facilitaron el dise\u00f1o y la implementaci\u00f3n del proyecto: el inter\u00e9s del sector salud; la RD se trata de una problem\u00e1tica que requer\u00eda atenci\u00f3n inmediata; y el uso de IA fue viable y pertinente para abordar esta problem\u00e1tica. Asimismo, para promover la escalabilidad de este proyecto son necesarias las alianzas entre el sector p\u00fablico y el privado.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Como parte de las reflexiones finales del proyecto, el documento del BID explica que la situaci\u00f3n alarmante de la RD en M\u00e9xico es una oportunidad para prestar atenci\u00f3n a soluciones como REINA-IA.\u00a0 Adem\u00e1s, esta iniciativa favorece el uso responsable y \u00e9tico de la IA en M\u00e9xico, as\u00ed como el uso de otras herramientas de Salud Digital como la telemedicina, con el fin de contribuir a un diagn\u00f3stico oportuno.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cLas lecciones aprendidas son una pauta para futuros proyectos de investigaci\u00f3n aplicada en el campo de la salud y en cualquier otra dimensi\u00f3n de atenci\u00f3n social mediante el uso de la tecnolog\u00eda y la IA\u201d, menciona el documento.<\/p>

Sin embargo, el documento tambi\u00e9n reconoce los desaf\u00edos enfrentados a lo largo del dise\u00f1o e implementaci\u00f3n del proyecto, por ejemplo, la falta de la sensibilizaci\u00f3n de la poblaci\u00f3n sobre la importancia de la medicina preventiva. Por ejemplo, la falta de cultura alrededor de los controles m\u00e9dicos anuales por parte de los pacientes, signific\u00f3 un reto que super\u00f3 los alcances de RETINA-IA.<\/p>

\u201cFinalmente, se puede concluir que el trabajo con RETINA-IA no puede ni debe terminar con la implementaci\u00f3n de este piloto. Resulta necesario que los aprendizajes que se heredan sean aprovechados para repensar las pr\u00f3ximas intervenciones tecnol\u00f3gicas en la prevenci\u00f3n, detecci\u00f3n y atenci\u00f3n de enfermedades prioritarias\u201d, finaliza el documento.<\/p>

Puedes consultar el estudio de caso completo en el siguiente enlace:<\/p>

https:\/\/publications.iadb.org\/es\/implementacion-de-inteligencia-artificial-para-mejorar-la-atencion-de-la-retinopatia-diabetica-en<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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IDB<\/strong><\/p>

https:\/\/socialdigital.iadb.org\/es\/sph\/resources\/investigaciones-y-publicaciones\/19884<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Proyecto RETINA-IA utiliza la inteligencia artificial para mejorar la atenci\u00f3n de la retinopat\u00eda diab\u00e9tica en pacientes de Jalisco. La diabetes mellitus es un grave problema de salud en M\u00e9xico, y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica (RD), una de las complicaciones que provoca esta condici\u00f3n, la cual afecta hasta al 32% de los pacientes que viven con diabetes en el pa\u00eds. Sin embargo, el diagn\u00f3stico temprano es fundamental para evitar da\u00f1os irreversibles, como la ceguera. En este sentido, la falta de oftalm\u00f3logos y la baja tasa de referencia a especialistas son desaf\u00edos significativos para la detecci\u00f3n y la atenci\u00f3n de esta afecci\u00f3n. Desde hace tres a\u00f1os, el Gobierno de Jalisco, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Tecnol\u00f3gico de Monterrey y la agencia de innovaci\u00f3n C Minds comenzaron el desarrollo del proyecto piloto RETINA-IA, que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para el tamizaje de la RD. Este proyecto piloto de medicina preventiva en el Estado de Jalisco busc\u00f3 reducir los tiempos de diagn\u00f3stico, permitiendo un tratamiento m\u00e1s temprano y determinar la escalabilidad de esta intervenci\u00f3n. Recientemente, el BID public\u00f3 un estudio de caso acerca de este proyecto piloto, sus resultados y reflexiones finales tras su exitosa implementaci\u00f3n. En este sentido, el Proyecto RETINA-IA, lanzado en agosto de 2021, utiliz\u00f3 IA para preseleccionar pacientes con riesgo de RD. En tres cl\u00ednicas del estado tomaron fotograf\u00edas de la retina, y el modelo de IA basado en aprendizaje profundo o deep learning interpret\u00f3 los resultados. Posteriormente, un equipo de oftalm\u00f3logos verific\u00f3 los prediagn\u00f3sticos de la IA. Los resultados arrojaron que aproximadamente el 29% de los pacientes derivados a hospitales de tercer nivel desconoc\u00edan su afecci\u00f3n retiniana, y se les gestion\u00f3 una cita en menos de una semana. El seguimiento revel\u00f3 que la IA logr\u00f3 prediagnosticar y referir pacientes en 1 a 2 d\u00edas, agilizando el proceso de manera importante. Por otra parte, el an\u00e1lisis costo-beneficio mostr\u00f3 un Retorno a la Inversi\u00f3n (ROI) altamente positivo de 9.5, respaldando la escalabilidad del proyecto a siete cl\u00ednicas en Jalisco. Cabe destacar que esta iniciativa cumpli\u00f3 con los est\u00e1ndares de \u00e9tica requeridos por la normatividad mexicana correspondientes, por ejemplo, la determinaci\u00f3n del consentimiento informado; la determinaci\u00f3n de los responsables legales y operativos; transparencia y almacenamiento de datos; entre otras consideraciones. En t\u00e9rminos generales, el proyecto logr\u00f3 generar varias lecciones, por ejemplo, tres factores que facilitaron el dise\u00f1o y la implementaci\u00f3n del proyecto: el inter\u00e9s del sector salud; la RD se trata de una problem\u00e1tica que requer\u00eda atenci\u00f3n inmediata; y el uso de IA fue viable y pertinente para abordar esta problem\u00e1tica. Asimismo, para promover la escalabilidad de este proyecto son necesarias las alianzas entre el sector p\u00fablico y el privado. Como parte de las reflexiones finales del proyecto, el documento del BID explica que la situaci\u00f3n alarmante de la RD en M\u00e9xico es una oportunidad para prestar atenci\u00f3n a soluciones como REINA-IA.  Adem\u00e1s, esta iniciativa favorece el uso responsable y \u00e9tico de la IA en M\u00e9xico, as\u00ed como el uso de otras herramientas de Salud Digital como la telemedicina, con el fin de contribuir a un diagn\u00f3stico oportuno. \u201cLas lecciones aprendidas son una pauta para futuros proyectos de investigaci\u00f3n aplicada en el campo de la salud y en cualquier otra dimensi\u00f3n de atenci\u00f3n social mediante el uso de la tecnolog\u00eda y la IA\u201d, menciona el documento. Sin embargo, el documento tambi\u00e9n reconoce los desaf\u00edos enfrentados a lo largo del dise\u00f1o e implementaci\u00f3n del proyecto, por ejemplo, la falta de la sensibilizaci\u00f3n de la poblaci\u00f3n sobre la importancia de la medicina preventiva. Por ejemplo, la falta de cultura alrededor de los controles m\u00e9dicos anuales por parte de los pacientes, signific\u00f3 un reto que super\u00f3 los alcances de RETINA-IA. \u201cFinalmente, se puede concluir que el trabajo con RETINA-IA no puede ni debe terminar con la implementaci\u00f3n de este piloto. Resulta necesario que los aprendizajes que se heredan sean aprovechados para repensar las pr\u00f3ximas intervenciones tecnol\u00f3gicas en la prevenci\u00f3n, detecci\u00f3n y atenci\u00f3n de enfermedades prioritarias\u201d, finaliza el documento. Puedes consultar el estudio de caso completo en el siguiente enlace: https:\/\/publications.iadb.org\/es\/implementacion-de-inteligencia-artificial-para-mejorar-la-atencion-de-la-retinopatia-diabetica-en BIBLIOGRAF\u00cdA BID https:\/\/socialdigital.iadb.org\/es\/sph\/resources\/investigaciones-y-publicaciones\/19884<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":40831,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[160,3396],"tags":[145],"class_list":["post-40829","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","category-uso-de-plataformas-digitales","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40829","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40829"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40829\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40831"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40829"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40829"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40829"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}