SERV – Sociedad Española de Retina y Vítreo

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18 de febrero de 2025

DEEP LEARNING

El Dr. Rodrigo Abreu destaca el papel del Deep Learning en la detección y tratamiento de la Degeneración Macular (DMAE), comparando la toma de decisiones médicas con la precisión requerida […]
29 de noviembre de 2024

1083 Mesa de Controversias

El video es una transcripción de una mesa de controversias sobre temas de oftalmología, específicamente enfocada en retina. La sesión se desarrolla en un congreso médico y aborda cuatro temas […]
28 de noviembre de 2024

Retina 2219 Mesa de Retina Médica 2022

Este video parece ser una grabación de una mesa redonda o sesión de presentaciones en un congreso médico, específicamente enfocado en temas de retina. La transcripción captura las presentaciones de […]
17 de octubre de 2024

039 Rodrigo Abreu

El video de Rodrigo Abreu describe un proyecto realizado en el Hospital de la Candelaria en Tenerife, centrado en el desarrollo y validación de un sistema de inteligencia artificial para la detección de patologías maculares mediante imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). El algoritmo ha sido creado por los autores del proyecto sin interés comercial. El OCT ha transformado la oftalmología en términos de diagnóstico, seguimiento y tratamiento. Desde la introducción de las redes de convolución profunda en 2015, el análisis de imágenes de OCT ha mejorado exponencialmente. El objetivo principal del trabajo es aplicar el deep learning para crear un algoritmo que pueda detectar automáticamente patologías maculares basado en imágenes OCT. El proyecto incluyó la formación y validación de una red neuronal de convolución profunda, utilizando un repositorio público de imágenes OCT y considerando distintos grupos de análisis. El video muestra ejemplos prácticos del algoritmo en acción, analizando imágenes de edemas maculares diabéticos y otras patologías, logrando una alta precisión en la detección. También se presenta un análisis de la eficacia del sistema, mostrando una alta sensibilidad y especificidad en la identificación de patologías. En conclusión, este proyecto demuestra la utilidad de la inteligencia artificial en el cribado de patologías maculares mediante OCT, posicionándola como una herramienta revolucionaria en la práctica clínica oftalmológica.