(Enero 28, 2023) La cámara de fondo de ojo, un instrumento utilizado en oftalmología para capturar imágenes en color de la superficie interna del ojo, puede retrasar uno entre INR 1.5 lakh e INR 5.25 lakh. En los países de bajos ingresos, el costo prohibitivo de los dispositivos utilizados en la atención de diagnóstico y rehabilitación hace que el acceso sea un desafío. De acuerdo con la Informe de Visión Mundial, preparado por la OMS, más de 2.2 millones de personas en todo el mundo tienen discapacidades visuales y casi la mitad de ese número vive con afecciones tratables o prevenibles porque no pueden obtener la atención que necesitan. La segunda causa principal de ceguera es glaucoma, con un estimado de 57.5 millones de personas en todo el mundo afectadas por glaucoma primario de ángulo abierto. En 2020, según el Centro Nacional de Información Biotecnológica, este número ascendió a 76 millones. Entre los que abordan el problema de frente se encuentra el adolescente de Ontario, Hardit Singh, cuya innovación es un paso hacia una mejor atención médica para todos.
Speculor: una plataforma integral de teleoftalmología para el cuidado de la vista centrada en las personas le otorgó a Hardit, de diecisiete años, el primer premio en la Feria de Ciencias de Canadá en 2021. Utilizando un generador de imágenes portátil y algoritmos de inteligencia artificial para detectar enfermedades, Speculor, que ha sido probado en el campo en la India, puede detectar el glaucoma por la muy asequible suma de $300. Él indio global, quien también ganó el segundo lugar en el Concurso de la Unión Europea para Jóvenes Científicos, tiene la intención de que el dispositivo sea utilizado por ONG internacionales que trabajan para lograr la igualdad en el cuidado de los ojos.
La visión
Nacido y criado en Waterloo, la idea echó raíces hace unos tres años, cuando un amigo de Cameron Heights Collegiate en Kitchener, donde estudió Hardik, sufrió un desprendimiento de retina, donde la retina comienza a desprenderse del ojo. “Fue a tres oftalmólogos y expertos diferentes y fue mal diagnosticado las tres veces por diferentes razones. Se quedó casi ciego por eso”, dijo Hardit. dijo en una entrevista para la Feria de Ciencias de Canadá. Por suerte, los médicos lograron detectarlo antes de que el daño fuera irreversible. Hizo que Hardit se preguntara: si tales diagnósticos erróneos pueden ocurrir en un lugar como Waterloo, ¿cuáles podrían ser las condiciones en áreas rurales o de bajos ingresos, donde hay poca proximidad a las instalaciones de atención médica?
En ese momento, Hardit, que entonces tenía 13 años, ya estaba construyendo algoritmos de clasificación y tenía una comprensión básica de la IA de proyectos anteriores. Se metió en los libros, aprendiendo de YouTube, libros y simplemente "probando cosas, jugando hasta que funciona". Eso funciona para el hardware, juegas hasta que entiendes lo que sucede. Es lo mismo con la óptica. Aprendí hasta que tuve suficiente para construir lo que quería”.
Comenzó a enviar correos electrónicos a los profesores y finalmente recibió una respuesta del Departamento de Optometría de la Universidad de Waterloo. Hardit comenzó a trabajar con un grupo de estudiantes de posgrado, acudiendo a ellos con preguntas o cuando tenía dificultades. El hardware tuvo que ser construido, el software codificado y los dos integrados. Trabajó en el laboratorio, probando el dispositivo en un modelo de ojo en condiciones controladas.
Desafíos y peldaños
Speculor funcionó sin problemas en el laboratorio y Hardit decidió implementar su prototipo. Sin embargo, cuando lo probó en el campo, "todo falló", admite. Había cometido un error fundamental: no había adaptado el dispositivo para condiciones menos que óptimas. “Había diseñado el prototipo para que funcionara en perfectas condiciones pero con poca iluminación, cuando el paciente se está moviendo, el dispositivo no funcionaba en absoluto. La IA tenía el mismo problema”. El sensor de IA se utilizó para imágenes de muy alta calidad, tomadas por dispositivos, dice Hardit, que cuestan USD 25,000 o más. “Mi dispositivo no puede producir tales imágenes y estaba descartando la IA”.
“Estaba frustrado. Me había esforzado mucho y el dispositivo no funcionaba en absoluto. Pero mi mente ya estaba trabajando en cómo solucionarlo”. Con el hardware, su momento de revelación llegó al integrar la polarización cruzada, una técnica utilizada en cámaras de fondo de ojo más caras pero rara vez en dispositivos más asequibles. “Funcionó muy bien para garantizar que no hubiera reflejos en las imágenes del fondo de ojo”, dijo. Probó una serie de soluciones con la IA, pero nada funcionó, hasta que encontró desarrollado su propio método de entrenamiento. La IA fue entrenada para estudiar imágenes de baja calidad, tener en cuenta la iluminación y el movimiento deficientes y detectar anomalías bajo estos parámetros.
Hardit envió el dispositivo para probarlo una vez más, esta vez a un oftalmólogo en la India. La respuesta fue mucho más prometedora. “La segunda vez, las imágenes resultaron realmente buenas. Fue increíble porque todavía no esperaba que funcionara, solo tenía acceso a un ojo de modelo. Este fue un movimiento de Ave María para mí, enviar un prototipo a la India a ciegas sin una prueba”.
Siempre un trabajo en progreso
El objetivo final de Hardit es comercializar el dispositivo, con un precio que esté al alcance de las ONG y organizaciones internacionales, para mejorar la atención médica en áreas rurales y desatendidas de todo el mundo. El costo actualmente está dominado por la lente, que cuesta alrededor de $ 250. También está trabajando para mejorar el diseño, después de que un juez de CWSF comentara que era “demasiado cuadrado”.
Hardit también quiere ampliar el alcance de su dispositivo, que ahora se utiliza principalmente en la detección de glaucoma. “Puedo volver a aplicar el mismo modelo sobre diferentes enfermedades cambiando los parámetros”, dice. También quiere que sea fácil de entender, para ayudar a los médicos a hacer un diagnóstico.
Hardit también ha publicado un artículo sobre IA en el Journal of the Optical Society of India. Sus otros intereses incluyen la informática, la IA, la óptica, la medicina y los deportes.