SERV – Sociedad Española de Retina y Vítreo

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19 de febrero de 2026

Maculopatia Media Aguda Paracentral o PAMM”: Biomarcador de disfuncién microvascular

Bienvenidos al espacio de divulgación científica de la Sociedad Española de Retina y Vítreo, dirigido a especialistas y residentes en oftalmología interesados en actualizar conocimientos sobre patología retiniana. En esta […]
15 de enero de 2026

Cambios en la formación en oftalmología en los últimos años: simuladores, recursos digitales y la era de la inteligencia artificial

 Por Ana Baldaqui, R4 de Oftalmología – Hospital del Mar (Barcelona) La formación en oftalmología vive un momento de cambio profundo. La llegada de nuevas tecnologías, la implantación masiva […]
13 de febrero de 2025

Inteligencia artificial mediante imágenes de OCT

Este trabajo presenta el desarrollo y validación de un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la detección automatizada de patologías maculares utilizando imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). […]
12 de noviembre de 2024

02 María Isabel Fernández Rodríguez

En este video se presenta un estudio sobre la utilización de la Tomografía de Coherencia Óptica Espectral (OCT) para la detección automatizada del edema macular diabético (EMD), una de las […]
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.