Previniendo enfermedades oculares con Inteligencia Artificial

Visión del futuro: cómo la IA puede ayudar a prevenir enfermedades oculares

Resumen

Descubre cómo nuestra tecnología de predicción basada en señales ERG, respaldada por la Inteligencia Artificial, puede marcar la diferencia en la prevención de enfermedades oculares. Nuestra innovadora solución permite la detección temprana y la prevención de enfermedades que pueden afectar la vista.

Caso de éxito

El diagnóstico de enfermedades oculares es una preocupación global, y la falta de enfoque en la prevención puede resultar en riesgos innecesarios. Trascender Global ha desarrollado un modelo de IA que tiene el potencial de cambiar esta situación. Según la OMS, más del 80% de las enfermedades oculares son prevenibles, y nuestro modelo utiliza señales ERG y datos demográficos básicos para predecir la aparición de estas enfermedades. Esto posibilita un diagnóstico temprano y la prevención de la ceguera en un alto porcentaje de pacientes.

Tecnologías usadas

  1. Señales ERG (Electrorretinograma): El caso de estudio se centra en el uso de señales ERG, que son registros de la actividad eléctrica en la retina en respuesta a estímulos visuales. Estas señales proporcionan información valiosa sobre la salud ocular.
  2. Inteligencia Artificial (IA): La IA se utiliza para analizar las señales ERG y los datos demográficos básicos de los pacientes. A través de algoritmos de aprendizaje automático, se desarrolla un modelo capaz de predecir la aparición de enfermedades oculares específicas.
  3. Aplicaciones en Medicina y Salud Ocular: La tecnología se utiliza en la prevención y el diagnóstico temprano de enfermedades oculares. Puede ser una herramienta valiosa para oftalmólogos y pacientes, permitiéndoles tomar medidas preventivas y evitar la ceguera.
  4. Modelo de Predicción en Keras: Es un modelo desarrollado en Keras que puede predecir la probabilidad de que un paciente sufra enfermedades oculares específicas, como ceguera nocturna estacionaria congénita (CSNB) y retinitis pigmentosa tipo 1 a 3 (RPi), o si el paciente no tiene indicios de enfermedades oculares a lo largo de su vida.

¿Dónde se puede utilizar?

Esta tecnología tiene un amplio espectro de aplicaciones en diversas industrias:

  1. Medicina y Salud Ocular: Nuestra solución es invaluable en la prevención y el diagnóstico temprano de enfermedades oculares. Puede ayudar a oftalmólogos y pacientes a tomar medidas preventivas y evitar la ceguera.
  2. Investigación Médica: Facilita la investigación médica al proporcionar datos tempranos sobre la aparición de enfermedades oculares. Esto puede conducir a avances en el tratamiento y la comprensión de estas condiciones.

Podemos ayudar a prevenir los problemas oculares

A través de un modelo desarrollado en Keras capaz de predecir si un paciente sufrirá ceguera nocturna estacionaria congénita (CSNB), retinitis pigmentosa tipo 1 a 3 (RPi) o si el paciente no tiene indicios de presentar enfermedades oculares a lo largo de su vida. El modelo utiliza los datos de la señal del paciente de un examen de electrorretinograma (ERG) más datos demográficos básicos.

Haz clic aquí para ver un estudio de caso similar también aplicado a la mejora de la salud humana y la calidad de vida. Y si quieres informarte más del tema, también puedes leer el siguiente articulo la IA y medicina.

¿Cómo puede ser de utilidad?

Nuestro modelo, desarrollado en Keras, es capaz de predecir la probabilidad de que un paciente sufra enfermedades oculares específicas, como ceguera nocturna estacionaria congénita (CSNB) y retinitis pigmentosa tipo 1 a 3 (RPi). Además, puede identificar a aquellos que no presentan indicios de enfermedades oculares a lo largo de sus vidas. Esto permite una atención médica más precisa y personalizada, así como la implementación de medidas preventivas.

Haz clic aquí para ver un estudio de caso similar aplicado a la mejora de la salud humana y la calidad de vida. Si deseas obtener más información sobre el tema, también puedes leer el siguiente artículo sobre la IA y la medicina.

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¿Qué dice nuestro cliente sobre su experiencia?

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