{"id":7110,"date":"2020-03-24T13:44:41","date_gmt":"2020-03-24T19:44:41","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=7110"},"modified":"2025-10-21T15:24:28","modified_gmt":"2025-10-21T21:24:28","slug":"la-deteccion-de-glaucoma-sera-posible-gracias-a-la-ia-y-telemedicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/avance-de-la-ciencia\/la-deteccion-de-glaucoma-sera-posible-gracias-a-la-ia-y-telemedicina\/","title":{"rendered":"Glaucoma detection will be possible thanks to AI and telemedicine"},"content":{"rendered":"
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Researchers from the Polytechnic University of Madrid developed an algorithm for automatic detection of glaucoma signs.<\/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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Due to a collaboration between Biomedical Imaging Technologies (BIT) of the Polytechnic University of Madrid (UPM) and Parque Salud Mar of Barcelona, an algorithm able to detect glaucoma in patients has been developed.<\/p>

The algorithm is AI-based and is programmed to make glaucoma detection immediately from retinography. The early detection of glaucoma can prevent future complications, such as vision loss.<\/p>

Mar\u00eda Jesus Ledesma, UPM researcher, says that \u201cuntil now, the machine learning algorithms used for glaucoma were based on the identification of optical disc parameters and measurement ratios, that would allow to train the method before being applied\u201d.<\/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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On the other hand, the researcher, and biomedical imaging expert, detailed that these types of expensive and long processes have been replaced by new algorithm-based techniques that allow machine learning in programs and increase their accuracy.<\/p>

In this way, BIT researchers have proposed this approach to perform automatic glaucoma classifications through images of fundus examinations.<\/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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For the initial stage of the project, a telemedicine tool was implemented by the UPM group, which allowed 15 professionals to introduce and evaluate ophthalmic tests of more than 1000 patients that participated in a glaucoma prevention and detection campaign.<\/p>

On the second stage, comparisons between the algorithms were made to select the most suitable for the automatic glaucoma classification and subsequently the research group, Diagnostic Image Analysis Group, determined that the use of the technology allows to detect glaucoma by achieving sensitivity and specificity ratios in 90% of cases.<\/p>

Finally, on an additional line of research, UPM researchers, tested a study about the contribution that has in the final classification the incorporation of additional clinical data of patients. In this way, by combining clinical data and fundus examinations, an improvement in the sensitivity and specificity of the classification can happen.<\/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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DIGITAL HEALTH<\/strong><\/p>

https:\/\/www.consalud.es\/saludigital\/182\/telemedicina-e-inteligencia-artificial-al-servicio-de-la-deteccion-temprana-del-glaucoma_69889_102.html<\/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":"

Investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid desarrollan un algoritmo para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de indicios de glaucoma. Gracias a la colaboraci\u00f3n entre el grupo Biomedical Imaging Technologies (BIT) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), con el Parque Salud Mar de Barcelona, se ha logrado desarrollar un algoritmo capaz de detectar la enfermedad en los pacientes. El algoritmo est\u00e1 basado en el uso de Inteligencia Artificial y est\u00e1 programado para poder hacer la detecci\u00f3n de glaucomas a partir de retinograf\u00edas de manera inmediata. La detecci\u00f3n temprana del glaucoma puede prevenir futuras complicaciones, como la p\u00e9rdida de visi\u00f3n. Mar\u00eda Jes\u00fas Ledesma, investigadora de la UPM, se\u00f1ala que “hasta ahora, en el caso del glaucoma, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que se han utilizado se basaban en la identificaci\u00f3n de par\u00e1metros y ratios de medidas del disco \u00f3ptico que permitieran entrenar al m\u00e9todo antes de ser aplicado”. Por otra parte, la investigadora, experta en imagen biom\u00e9dica, detall\u00f3 que este tipo de procesos costosos y largos, han sido sustituidos por nuevas t\u00e9cnicas basadas en algoritmos que permiten aprendizaje autom\u00e1tico en los programas y aumentan la precisi\u00f3n de los mismos. De esta manera investigadores del BIT, han propuesto este enfoque para realizar clasificaciones autom\u00e1ticas de glaucoma a trav\u00e9s de im\u00e1genes de ex\u00e1menes de fondo de ojo. En la fase inicial del proyecto fue implementada una herramienta de telemedicina por parte del grupo de la UPM la cual permiti\u00f3 que 15 profesionales introdujeran y evaluaran los datos de las pruebas oftalmol\u00f3gicas de m\u00e1s de mil pacientes que participaron en una campa\u00f1a de prevenci\u00f3n y detecci\u00f3n de glaucoma. En la segunda etapa, se realizaron comparaciones de los algoritmos para seleccionar el m\u00e1s adecuado para la clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de glaucoma y posteriormente el grupo de investigaci\u00f3n, Diagnostic Image Analysis Group, determin\u00f3 que el uso de la tecnolog\u00eda permite detectar correctamente el glaucoma al lograr ratios de sensibilidad y especificidad en un 90% de los casos. Finalmente, en una l\u00ednea de trabajo adicional, investigadores de la UPM, probaron un estudio de la aportaci\u00f3n que tiene en la clasificaci\u00f3n final la incorporaci\u00f3n de datos cl\u00ednicos adicionales de los pacientes. De esta forma al combinar los datos cl\u00ednicos y las im\u00e1genes de fondo de ojo, puede ocurrir una mejora en la sensibilidad y especificidad de la clasificaci\u00f3n. BIBLIOGRAF\u00cdA SALUDIGITAL https:\/\/www.consalud.es\/saludigital\/182\/telemedicina-e-inteligencia-artificial-al-servicio-de-la-deteccion-temprana-del-glaucoma_69889_102.html<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":7111,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[152,156],"tags":[145],"class_list":["post-7110","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-avance-de-la-ciencia","category-big-data","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7110","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=7110"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7110\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7111"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7110"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7110"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7110"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}