La retinopatía diabética (RD) es la complicación ocular de la diabetes, que afecta directamente a la visión del paciente. Aproximadamente un tercio de la población diabética padece RD y se estima que el número de pacientes con visión afectada se duplicará en los próximos 30 años.
Las graves consecuencias de padecer RD, su alta prevalencia y la efectividad del tratamiento evidencian que el diagnóstico temprano es el factor clave para paliar tanto los efectos en la salud de los pacientes como las derivaciones socioeconómicas de la enfermedad.
Actualmente, se sabe que es posible reducir de forma importante los nuevos casos de ceguera por RD si se revisan y se tratan a tiempo las formas de riesgo de la enfermedad. Sin embargo, con la creciente incidencia de la diabetes mellitus (DM), el cribado manual de la enfermedad a toda la población diabética no es viable.
¿Es posible obtener herramientas para el diagnóstico precoz y cribado de la población diabética mediante el procesado automático de retinografías?
El objetivo general del proyecto consiste en diseñar y desarrollar una herramienta integral de e- Health para ayudar en el diagnóstico y estimación de la severidad de la retinopatía diabética basada en el procesado de retinografías (imágenes de fondo de ojo).
En base a la segmentación de imagen, la extracción y selección de características y el reconocimiento de patrones, estas técnicas se emplearán para determinar automáticamente la presencia o ausencia de RD en un paciente, así como su severidad. Para ello, nos basaremos en la detección de lesiones rojizas (LRs) y exudados (EXs), que son los principales e iniciales signos de la retinopatía diabética.
Se implementarán y evaluarán procedimientos de screening basados en varias etapas: (1) preprocesado, (2) detección de las principales estructuras anatómicas (disco óptico, fóvea y vasos sanguíneos), (3) segmentación de candidatos, (4) extracción y selección de características y (5) clasificación de candidatos. De esta forma, se espera potenciar la robustez del sistema e-Health.
El servicio de e-Health incluirá una base de datos remota para almacenamiento, una plataforma de procesado online de las imágenes de fondo de ojo y una aplicación de gestión en diferentes soportes (dispositivos móviles y web) para la transmisión de las imágenes y la recepción y visualización de los resultados.
Se evaluará de forma integral el servicio de e-Health al completo en un entorno de funcionamiento real consistente en un Servicio de Atención Especializada (Servicio de Oftalmología del Hospital Clínico Universitario de Valladolid).
El análisis involucrará técnicas estadísticas de precisión diagnóstica, análisis coste-eficacia y sugerencias de mejora.
Centro Regional de Servicios Avanzados, S.A. (CSA) fue fundada en el año 1996, desarrollando desde entonces, su actividad en la provisión de servicios y soluciones en Sistemas de Información y Comunicaciones. Las líneas maestras de la propuesta de valor de CSA son:
Grupo formado principalmente por ingenieros y médicos de diferentes especialidades (oftalmología, neumología, neurología, neurofisiología y psiquiatría), que trabajan conjuntamente en distintas líneas de investigación. En particular, tiene una amplia experiencia en el procesado de retinografías para la ayuda al diagnóstico de la RD. Los múltiples proyectos en los que ha participado y su creciente producción científica de alto impacto avalan la gran capacidad investigadora del grupo.
Fundador & Coordinador
Consultora especializada en la prestación de servicios de consultoría en gestión de I+D+i. Además, desde la incorporación, en marzo de 2014, de personal con amplio conocimiento de la investigación en el entorno clínico (la legislación, normativa y procedimientos aplicables a la experimentación de medicamentos y productos de uno sanitario y las fases establecidas en el ciclo de su desarrollo previo a la comercialización), Masidi también presta servicios y da cobertura a las necesidades de grupos de investigación y fundaciones del sector clínico y biomédico.
Directora de gestión