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 […]
12 de noviembre de 2024

04 Rodrigo Abreu González

Este video presenta un innovador proyecto desarrollado en colaboración entre el Servicio de Oftalmología y el Servicio de Tecnologías de Información del Hospital de la Candelaria en Tenerife, junto con […]
31 de octubre de 2024

48 Pablo Gili Manzanaro

La coroidopatía central serosa es una enfermedad ocular caracterizada por un desprendimiento neurosensorial asociado a alteraciones del epitelio pigmentario de la retina. Esta condición fue descrita por primera vez en […]
29 de octubre de 2024

43 Pedro Romero Aroca

El video presenta una calculadora de ayuda al diagnóstico en medicina de familia, específicamente para detectar la retinopatía diabética en pacientes con diabetes. El hablante explica que en España, la […]
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.