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PROYECTO

D2RETINA

DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA INTEGRAL DE E-HEALTH PARA AYUDAR EN EL DIAGNÓSTICO Y ESTIMACIÓN DE LA SEVERIDAD DE LA RETINOPATÍA DIABÉTICA

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Descripción del proyecto

Resumen ejecutivo

El problema

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.

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La retinopatía diabética se ha convertido en la principal causa de ceguera y discapacidad visual
en la población en edad laboral activa
Hipótesis
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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.

El empleo de las nuevas tecnologías aplicadas a la sanidad puede ofrecer beneficios en el entorno clínico y en escenarios de cribado de la retinopatía diabética.

¿Es posible obtener herramientas para el diagnóstico precoz y cribado de la población diabética mediante el procesado automático de retinografías?

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Objetivo principal

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).

Objetivos específicos

01

Estudiar e implementar los últimos avances en técnicas complementarias de procesado automático de imagen de fondo 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.

02

Diseñar y evaluar nuevas metodologías de ayuda al diagnóstico de la enfermedad que combinen de forma óptima los algoritmos de segmentación, extracción, selección y reconocimiento de patrones implementados

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.

03

Diseñar e implementar el sistema a e-Health para el diagnóstico automático de la RD basado en las metodologías de procesado automático de imagen de fondo de ojo

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.

04

Evaluar el sistema e-Health para la ayuda al diagnóstico de la RD

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).

05

Analizar los resultados obtenidos y extraer conclusiones

El análisis involucrará técnicas estadísticas de precisión diagnóstica, análisis coste-eficacia y sugerencias de mejora.

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La empresa

Centro Regional
de Servicios Avanzados

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:

  • icon Proximidad y empatía con el cliente y sus problemas
  • icon Calidad de los servicios mediante recursos altamente cualificados
  • icon Procesos y procedimientos certificados
  • icon Independencia de fabricantes
20+
años de experiencia

Consolidada cartera de clientes y referencias

La actividad comercial de CSA está centrada en los siguientes sectores:

Industria
Administración Pública
Banca y Bolsa
Sanidad y Servicios Sociales
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Comunicaciones
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Seguridad
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Sistemas
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Desarrollo

Colaboradores externos

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.

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Roberto Hornero Sánchez

Fundador & Coordinador

gib.tel.uva.es

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.

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Blanca Urquidi Sandoval

Directora de gestión

masidi.es
Tareas

Metodología de desarrollo

En esta tarea se determinarán las características técnicas y funcionalidades que deberá cumplir el sistema e-Health. Se prestará especial atención a la calidad del servicio teniendo en cuenta factores como la accesibilidad, fiabilidad, la escalabilidad, el tiempo de respuesta, el tratamiento de datos personales, etc. Asímismo, esta etapa conlleva la identificación de los requisitos normativos que el prototipo debe cumplir, al tratarse de un dispositivo médico (según definición de Reglamento (UE) 2017/745 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 5 de abril de 2017, sobre dispositivos médicos), estos requisitos diferentes, según la clasificación del dispositivo médico, serán tenidos en cuenta para posibilitar en un futuro la evaluación de la conformidad según Marcado CE de la clase de producto del que se trate. En esta primera tarea también se diseñará y desarrollará la página web del proyecto.

En esta tarea se llevará a cabo el desarrollo de los métodos de procesado de retinografías. Se incorporarán los últimos avances en el área de tratamiento de imagen y machine learning. Asimismo, se realizará la optimización de los métodos de procesado para el problema en el entorno real concreto propuesto en este proyecto. Además, se evaluarán diferentes posibilidades de combinación de los diferentes métodos de procesado para obtener un procedimiento de screening o cribado que maximice la precisión diagnóstica. Finalmente, se ejecutará una batería de pruebas con el fin de testear el funcionamiento de los métodos de procesado automático y corregir posibles errores antes de su integración en el sistema e-Health.

Se realizará un diseño modular del sistema integral e-Health. Este enfoque permitirá una rápida detección de fallos y hará más flexible su gestión. En una primera aproximación, el sistema e-Health constará de los siguientes elementos básicos:

  • La base de datos está destinada a almacenar las imágenes y los datos demográficos y clínicos de cada paciente.
  • El backend es la parte encargada de la comunicación con la base de datos. Deberá integrar los métodos de procesado de imagen, gestionar el almacenamiento de registros y asegurar la autenticación y autorización de usuarios.
  • El frontend es la parte visual de la plataforma que permite interactuar a los usuarios con el backend. Se desarrollará en forma de plataforma Web y aplicación m-Health multiplataforma.

Durante esta tarea se implementarán y configurarán todos los módulos del sistema e-Health derivados de la fase de diseño. Esto incluye la instalación de la base de datos y el desarrollo del backend y el frontend. El backend estará compuesto de controladores software para la gestión de la base de datos, la autenticación y autorización de usuarios y la integración de los métodos de procesado de imagen desarrollados. Asimismo, deberá montarse un servidor HTTP y desarrollarse una API para que el backend sea accesible vía online siguiendo los protocolos estándar más seguros de comunicación. La implementación de la parte frontend consistirá en el desarrollo de una plataforma Web y una aplicación m-Health multiplataforma. Ambas requerirán la identificación de usuario y ofrecerán un listado de registros históricos y un panel de procesado. Este panel deberá permitir cargar nuevas imágenes de fondo de ojo, exportar e importar registros y visualizar los resultados de diagnóstico.

En esta tarea se llevará a cabo el testeo de cada uno de los módulos del sistema integral. Una vez subsanados los posibles fallos encontrados, se realizará la integración completa del sistema e-Health. Tras la finalización del proceso de integración, se procederá a la evaluación del sistema completo en un entorno real involucrando a paciente es del Servicio de Oftalmología del Hospital Clínico Universitario de Valladolid. Esta etapa de evaluación incluirá la realización de los ensayos y pruebas necesarios para obtener información relativa a un futuro marcado CE del sistema, de esta forma se dispondrá de los resultados que orienten sobre la capacidad del prototipo desarrollado de cumplir a futuro con los requisitos de marcado CE, según la obligación recogida en el Reglamento (UE) 2017/745.

Los resultados obtenidos durante la evaluación de la plataforma e-Health en un entorno real serán comparados con los resultados reportados por estudios previos dentro del contexto de la ayuda al diagnóstico de la RD. En esta tarea se estudiará el coste asociado a la implantación y uso del software generado, se calculará el número de pacientes que han evitado la consulta presencial, se estimará el ahorro de costes para el sistema de salud y se extrapolará a la población de pacientes referida anualmente al servicio de oftalmología de un hospital. Se llevará a cabo la interpretación de los resultados alcanzados y la exposición de las ventajas e inconvenientes del sistema e-Health propuesto. Finalmente, se actualizará la página web del proyecto.

Impacto

Impacto esperado

I

Diagnóstico preciso

La utilización de las últimas técnicas de procesado de imagen permitirá mejorar la precisión diagnóstica para superar los métodos previos.

II

Práctica clínica efectiva

El uso de retinografías procedentes de consultas reales permitirá desarrollar un método robusto y eficaz en entornos clínicos.

III

Listas de espera reducidas

Nuestra propuesta permitiría derivar a consulta sólo aquellos casos de riesgo para el paciente. De esta manera, las listas de espera se verían minimizadas de manera drástica.

IV

Costes santiarios minimizados

El análisis manual de las retinografías conlleva grandes gastos de recursos sanitarios (técnicos, económicos y humanos). Nuestra metodología diagnóstica supone el ahorro de gran parte de estos recursos.

V

Diagnóstico automático

Se optimizaría significativamente el tiempo de los especialistas médicos, que analizarían solamente los casos más complicados. Además, se eliminaría también el componente subjetivo del especialista.

VI

Tratamiento precoz

Permitiría la reducción del tiempo de acceso al tratamiento de los pacientes y, en general, un mejor control de la enfermedad sobre la población diabética. Esto implicaría una mejora en su calidad de vida.

VII

Herramienta e-Health

El uso de esta herramienta sería de gran utilidad, ofreciendo todas las posibilidades de las tecnologías empleadas y facilitando la recogida de datos clínicos de manera centralizada.

VIII

Transferencia tecnológica

El desarrollo exitoso del producto permitiría unir la investigación con las necesidades de la sociedad, completando así el ciclo de transferencia tecnológica.

IX

Evaluación en entorno real

La herramienta se evaluará en un ámbito clínico real con usuarios reales. Siguiendo este enfoque, se maximiza la capacidad de extracción de conclusiones generalizables al conjunto de la sociedad.

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