OFTALMOLOGÍA
quantusRT-OCT: IA para marcadores de retinopatía en OCT
quantusRT-OCT utiliza Inteligencia Artificial para identificar microquistes y puntos hiperreflectivos y cuantificarlos de forma rápida y objetiva.
DESCRIPCIÓN
quantusRT-OCT es un test para la detección de microquistes y puntos hiperreflectantes basado en el análisis automático de una imagen de tomografía de coherencia óptica (OCT).
Nuestro software quantusRT-OCT para dispositivos médicos (MDSW) está diseñado para ayudar en la clasificación y priorización de pacientes con sospecha de retinopatía diabética. Mediante inteligencia artificial, analiza cada corte de la OCT e informa del número de cortes predichos como positivos para microquistes y puntos hiperreflectantes (HRS).
El informe generado está diseñado para ser utilizado como herramienta de apoyo al diagnóstico; sus resultados no deben reemplazar una evaluación clínica completa realizada por un médico especialista.
CASOS DE USO
CU-RT-OCT-01: Priorización de casos para revisión oftalmológica
Ante un elevado volumen de OCTs pendientes de revisión, quantusRT-OCT analiza automáticamente cada imagen y proporciona una predicción de la presencia de microquistes y puntos hiperreflectantes, permitiendo al oftalmólogo ordenar la lista de casos y revisar antes aquellos con mayor riesgo.
CU-RT-OCT-02: Seguimiento de pacientes con retinopatía diabética
En cada estudio OCT de control, quantusRT-OCT analiza los cortes retinianos e indica el número de ellos con presencia de microquistes o puntos hiperreflectantes, permitiendo comparar el resultado con estudios previos del mismo paciente como parte de su seguimiento periódico, aportando un dato objetivo y comparable entre visitas sucesivas.
EVIDENCIA CLÍNICA
Herramienta para la detección de microquistes y puntos hiperreflectivos basada en el análisis automático de imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT)
El objetivo de este estudio fue crear una nueva herramienta basada en técnicas de Deep Learning para detectar automáticamente microquistes y puntos hiperreflectivos en imágenes de OCT. Para el estudio se utilizaron 5.194 imágenes de 129 estudios, procedentes del Hospital Universitario Río Hortega y del Hospital Universitario Puerta de Hierro. El 70% de los estudios se empleó para desarrollar dos clasificadores binarios independientes, destinados a detectar automáticamente microquistes y puntos hiperreflectivos, respectivamente, mientras que el 30% restante se utilizó para evaluar ambos modelos.
Los resultados para los dos modelos de clasificación son:
| Sensibilidad | Especificidad | PPV * | NPV * | |
|---|---|---|---|---|
| Microquistes | 87.3% | 94.4% | 91.2% | 91.8% |
| Puntos hiperreflectantes | 82.8% | 85.6% | 85.6% | 82.8% |
* PPV y NPV (Valor Predictivo Positivo y Valor Predictivo Negativo)
VALIDACIÓN CLÍNICA
Validación de la herramienta usando una base de datos independiente
Para evaluar el correcto funcionamiento del algoritmo frente a datos reales, se utilizó una base de datos independiente compuesta por 1.411 imágenes B-scan de OCT, obtenidas de forma prospectiva a partir de 48 ojos de 28 pacientes.
Durante la validación se obtuvieron los siguientes resultados:
| Sensibilidad | Especificidad | PPV * | NPV * | |
|---|---|---|---|---|
| Microquistes | 91.0% | 97.7% | 93.5% | 96.7% |
| Puntos hiperreflectantes | 98.5% | 90.0% | 79.1% | 99.4% |
* PPV y NPV (Valor Predictivo Positivo y Valor Predictivo Negativo)
INTEGRACIÓN DE LA SOLUCIÓN
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