Científicos e investigadores del departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, en coordinación con expertos del Instituto de Oftalmobiología Aplicada (IOBA) de la Universidad de Valladolid (UV) han desarrollado una aplicación móvil con la capacidad para ayudar en la definición de un diagnóstico oftalmológico por parte del personal sanitario no especializado en el ámbito de la oftalmología.

Una herramienta de gran utilidad que lleva por nombre OphthalDSS y cuyo funcionamiento ofrece a este tipo de profesionales un método de diagnóstico alternativo que suponga una segunda opinión a la hora de elaborar la valoración clínica.

Para profundizar, más a detalle, sobre la tecnología detrás del instrumento la doctora Isabel de la Torre, una de las principales responsables del trabajo del trabajo de investigación publicado en el Journal of Medical Systems, destacó que la utilización de Sistemas de Ayuda para la Decisión Médica (SADM) son un constante cada vez más habitual en la práctica clínica.

En el ámbito de la medicina general, emergencias o información de medicamentos, es donde más herramientas de ayuda se han desarrollado. Sin embargo, las especialidades de nefrología, oftalmología o enfermedades como la esclerosis, son las que menos aplicaciones desarrolladas tienen.

En ese contexto se suscribe la App, cuya innovación tecnológica se traduce en que busca abarcar el mayor número posible de enfermedades oculares, tanto aquellas relacionadas con el polo anterior del ojo, como con el segmento posterior. Algo que no ocurría con otros dispositivos de esta categoría.

¿Cómo funciona?

Cuando el usuario de la aplicación inicia el sistema puede escoger entre dos formas de ayuda para localizar un diagnóstico:

• Cuestionario; e
• Imagen ocular.

Luego de que el usuario responda la preguntas que el sistema de la aplicación le formulará, en caso de detectar alguna anomalía, se le mostrará una fotografía para que el médico general indique si coincide con lo que mira en su paciente.

En caso de que el usuario le indique a la aplicación que el caso es afirmativo, se le muestra la guía de la enfermedad diagnosticada. Asimismo, se le ofrece la posibilidad de diagnóstico por imágenes, es decir, se muestra al usuario un conjunto de imágenes y, seleccionando cada una de ellas, se accede a la información de la patología correspondiente.

En el proyecto, el personal médico ha desarrollado árboles de decisión que han sido traducidos a algoritmos en programación, que engloban el mayor número de enfermedades posible. Para ello, se ha llevado a cabo una fase inicial compleja de detección de síntomas comunes y el estudio de cómo ordenar la detección de estos síntomas para elaborar el mejor diagnóstico posible. Es útil en sí misma, ya que no requiere de instrumental extra para poder elaborar el diagnóstico.

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