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El gobernador del Atlántico, Eduardo Verano de la Rosa, aseguró que el paso a seguir será llevar los dispositivos a hospitales y clínicas con atención neonatal para comenzar con las valoraciones.

Vart es una plataforma de inteligencia artificial que detecta la retinopatía de la prematuridad, la segunda causa de ceguera en niños de Latinoamérica según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y, en Colombia, afecta a casi 4% de los neonatos. “Desarrollamos un dispositivo que permite tomar imágenes de la retina de los bebés con la amplitud suficiente para saber si está sana o con algún grado de retinopatía”, explicó el director científico de la Clínica Oftalmológica del Caribe (Cofca), Luis Escaf Jaraba. 

Luego de 36 meses de pruebas y validaciones, las primeras cinco maletas equipadas con Vart fueron entregadas este martes por Cofca y el Centro de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación en Inteligencia Artificial y Robótica de la Universidad Simón Bolívar, AudacIA. Durante los tres años del proyecto, las clínicas La Asunción, Reina Catalina, General del Norte y de la Costa facilitaron 2.000 imágenes oculares de 203 neonatos para el entrenamiento del algoritmo de Vart, que alcanzó una precisión del 99% en sus diagnósticos. 

“Con esta estrategia podemos llegar a tamizar a todos los recién nacidos a tiempo y el recurso limitado y valioso que tenemos, como lo son los especialistas lo aprovecharemos tratando a los bebes que lo necesitan”, agregó Escaf sobre el proyecto, el cual recibió recursos del departamento del Atlántico por medio del Sistema General de Regalías y el Ministerio de Ciencia y Tecnología. 

Mayor cobertura en salud visual 
Los tamizajes o exámenes para detectar o descartar que un bebé pueda padecer enfermedades, son una labor compleja en Colombia. Se estima que apenas hay unos 150 especialistas dedicados a este servicio en el país y, además, no pueden dedicarse de manera exclusiva a la atención de recién nacidos. Si la retinopatía prematura no se descubre a tiempo, llega a causar ceguera irreversible. 

Vart (valoración de retina por telemedicina) es por ende una oportunidad de ampliar la cobertura en salud visual, pues puede ser manejada incluso por personal técnico entrenado. Además de su alta precisión, es portable y requiere una inversión 20 veces menor a los equipos disponibles en el mercado, que pueden costar hasta 200 mil dólares. 

“Hemos recibido cinco dispositivos especializados, el paso siguiente es llevarlos a nuestros hospitales y clínicas que cuentan con UCI neonatal e iniciar la valoración de todos los neonatos que nazcan en el departamento”, aseguró el gobernador del Atlántico, Eduardo Verano de la Rosa. 

Con el equipo de especialistas de Cofca trabajaron científicos expertos en ingeniería, química y física para cumplir con los estándares de calidad, entre esos no poner en riesgo a los infantes, utilizar materiales sostenibles y garantizar la nitidez de imágenes que muestren los vasos sanguíneos oculares y así los oftalmólogos puedan valorar la salud visual de cada paciente.  

El rector de Unisimón, José Consuegra Bolívar, destacó la importancia de que innovaciones tecnológicas como Vart sean diseñadas a la medida de las necesidades del país. “Cuán trascendente es cuando la Academia, el Estado y el sector privado nos unimos para consolidar investigación propia y mostrar el potencial científico de Barranquilla y al departamento”, dijo. 

El ingeniero Reynaldo Villarreal González, director de AudacIA, explicó que el algoritmo de Vart fue tomado de uno que usa los pixeles de las imágenes en la detección de tuberías de petróleo en zonas de bosques. “Nosotros le enseñamos a la máquina que un vaso sanguíneo equivale a un píxel rojo y, a partir de las 2.000 imágenes analizadas, aprendió a identificar patrones y emitir alertas que adviertan a los oftalmólogos”. 

El ingeniero Reynaldo Villarreal González, director de AudacIA, explicó que Vart fue entrenado a partir de algoritmos que clasifican pixeles de interés en la detección de tuberías de petróleo en zonas de bosques. “Le enseñamos a la máquina que un vaso sanguíneo equivale a un píxel rojo y, a partir de las 2.000 imágenes analizadas, aprendió a identificar patrones y emitir alertas para que sean examinadas por los oftalmólogos”.