David Barajas, acompañado del consejero de Sanidad, Alejandro Vázquez, recoge su premio.

Un doctor del Caule, premiado en el concurso de retos de innovación de salud de Castilla y León

David Barajas, con su proyecto de detección de retinopatía diabética mediante inteligencia artificial, ha logrado este premio en la modalidad prevención de la enfermedad

Leonoticias

León

Jueves, 30 de noviembre 2023, 19:35

El doctor del Hospital de León, David Barajas, especialista en Endocrinología y Nutrición, recogió el pasado martes, de manos del consejero de Sanidad, Alejandro Vázquez Ramos, el primer premio accésit (segundo premio) del concurso de retos de innovación en salud del HUB de Castilla y León, en la modalidad Prevención de la enfermedad y Promoción de la salud: 'Sistemas expertos y digitalización en salud', con el proyecto de detección de retinopatía diabética mediante inteligencia artificial.

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El proyecto, titulado DED-AI: Diabetic Retinopathy AI detection, es un trabajo surgido del Observatorio Tecnológico HP y desarrollado como trabajo de fin de grado por el alumno de la Universidad de León, Javier Gómez Martínez, bajo la tutorización de Luis Vidal de la Rosa y en el que se ha colaborado desde varios servicios del Área Sanitaria de León con la participación de David Barajas (Endocrinología y Nutrición), Carlos Plaza (Oftalmología) y Fernando Álvarez Guisasola (Centro de Salud Ribera de Órbigo.

Este mismo trabajo fue considerado el pasado mes de septiembre como el mejor de la presente edición del Observatorio Tecnológico HP.

Detección de retinopatías

La diabetes es conocida como una enfermedad silenciosa, pero que acaba evolucionando a complicaciones en las personas diagnosticadas, como por ejemplo la retinopatía diabética, que afecta a los vasos sanguíneos que irrigan la retina, lo que podría causar déficit de visión severa. Actualmente, un experto revisa imágenes capturadas por un retinógrafo para detectar aquellas en las que aparezca esta afectación.

El proyecto premiado se basa en herramientas de inteligencia artificial y Deep Learning, creando una red neuronal capaz de identificar aquellas imágenes que presenten retinopatía de manera automatizada.

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