El desarrollo de una aplicación que ayude a los doctores a detectar tempranamente la retinopatía en pacientes con diabetes es el proyecto de maestría en el que actualmente trabaja José Andrés Echeveste Vázquez.

Se trata de un algoritmo que analiza diversas imágenes de fondo de ojo en pacientes con diagnóstico de diabetes obtenidas de bases de datos públicas a nivel nacional que permita detectar la retinopatía diabética.

El estudiante de posgrado en la Maestría en Ciencias Aplicadas de la Universidad de Guanajuato explicó que las imágenes las clasifica en el grado de la enfermedad que tienen y mediante el uso de la tecnología llamada redes neuronales del machine learning automatizará el proceso de detección.

José Andrés Echeveste indicó que la idea de la aplicación es mostrar “los rasgos característicos de esta enfermedad que vienen siendo exudados duros que son como una especie de manchitas amarillas que aparecen en la retina, son muy comunes en pacientes de moderados a severos”.

La retinopatía diabética es una complicación de la diabetes que afecta los ojos y que puede causar ceguera. Usualmente se detecta hasta que está muy avanzada, mediante un examen de fondo de ojo, ya que al inicio los pacientes pueden no presentar síntomas o tener problemas leves de visión.

Según el Diagnóstico y tratamiento de Retinopatía Diabética del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), esta afección del ojo tiene una prevalencia del 31.5% a nivel nacional y del 43.6% a nivel internacional.