Desarrollan una inteligencia artificial que identifica enfermedades oculares graves en caballos
Un grupo de investigadores ha creado una innovadora herramienta de aprendizaje profundo que permite diagnosticar de manera fiable la uveítis recurrente equina (URE), conocida popularmente como ceguera lunar, mediante el análisis de fotografías. La URE es una enfermedad inflamatoria ocular en caballos que puede derivar en ceguera o en la pérdida del ojo afectado, siendo una de las patologías oculares más comunes en estos animales y con un considerable impacto económico.
La importancia de un diagnóstico temprano y preciso es crucial para evitar daños irreversibles. El equipo, liderado por la profesora Anna May de la Clínica Equina de la Universidad Ludwig Maximilian de Munich, ha desarrollado y perfeccionado esta herramienta que asiste a los veterinarios en el diagnóstico de la enfermedad, tal como se detalla en un reciente estudio.
Durante una encuesta online, se pidió a unos 150 veterinarios que evaluaran 40 fotografías que mostraban ojos sanos, ojos afectados por URE y ojos con otras patologías. Paralelamente, la herramienta de aprendizaje profundo analizó las mismas imágenes, ofreciendo resultados que posteriormente fueron comparados con los de los veterinarios.
Los resultados fueron reveladores: mientras que los veterinarios especializados en equinos acertaron en sus diagnósticos el 76% de las veces, y otros veterinarios lograron un 67% de acierto, la herramienta de IA alcanzó un impresionante 93% de precisión. «Aunque las diferencias no fueron estadísticamente significativas, demuestran que la IA detecta de manera fiable la URE y representa un considerable potencial como herramienta de apoyo diagnóstico», explica May.
Esta herramienta, diseñada para ser utilizada a través de una aplicación web, es de fácil manejo mediante un teléfono inteligente. «No buscamos reemplazar a los veterinarios, sino ofrecerles un apoyo que les permita alcanzar diagnósticos correctos con mayor rapidez. Esto es especialmente valioso para veterinarios con menos experiencia o para aquellos en regiones donde escasean estos profesionales», afirma May, quien también es coautora del estudio.
Gracias a la detección temprana que facilita esta herramienta, los caballos afectados pueden recibir tratamiento más rápidamente, lo cual es crucial para contener el avance de la enfermedad y salvar los ojos comprometidos.
