Estudiante mexicano desarrolla algoritmo para detección temprana de retinopatía diabética mediante análisis de imágenes de fondo de ojo

José Andrés Echeveste Vázquez, estudiante de posgrado en la Maestría en Ciencias Aplicadas en la División de Ciencias e Ingenierías de la Universidad de Guanajuato, está llevando a cabo una investigación innovadora que podría revolucionar la detección temprana de retinopatía diabética, una complicación ocular común en pacientes con diabetes.

Este estudiante, egresado de la Licenciatura en Ingeniería Física, ha desarrollado un algoritmo utilizando redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de fondo de ojo y clasificarlas según el grado de retinopatía diabética que presentan los pacientes. Su objetivo es automatizar este proceso de detección y proporcionar una herramienta útil para los profesionales médicos.

Echeveste Vázquez explica que, a través de su investigación, ha tenido que adentrarse en el campo de la fisiología del fondo de ojo y comprender cómo funciona la enfermedad de la diabetes. Su trabajo se centra en fusionar la física con la medicina para abordar este problema de salud de manera innovadora.

El estudiante ha diseñado un software que permite extraer características específicas de las imágenes de fondo de ojo, como venas, exudados, microaneurismas y hemorragias, y clasificarlas de acuerdo con el grado de retinopatía diabética. Esta herramienta aún se encuentra en proceso de desarrollo y refinamiento, pero promete ser una contribución significativa en la lucha contra esta enfermedad ocular.

La retinopatía diabética es una complicación crónica de la diabetes que puede causar daños graves en los ojos y, en casos extremos, llevar a la ceguera. Es una preocupación importante para la salud pública, ya que afecta a una gran cantidad de pacientes diabéticos en todo el mundo.

Con este proyecto, José Andrés Echeveste Vázquez busca ofrecer una solución innovadora para la detección temprana de retinopatía diabética, con el objetivo de prevenir complicaciones graves y mejorar la calidad de vida de los pacientes diabéticos. Su trabajo representa un ejemplo inspirador de cómo la investigación científica puede tener un impacto positivo en la salud y el bienestar de las personas.

23 de noviembre de 2024
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