El diseño de una herramienta para el diagnóstico de la membrana epiretinal (ERM) -en la que han participado investigadores de la Universidad de La Rioja- ha recibido el 2º Premio en la Categoría de Estudiante del XIX Congreso de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2021).

Ángela Casado-García, Manuel García-Domínguez, Adrián Inés, Jónathan Heras, de la Universidad de La Rioja; así como Didac Royo (OPTRetina) y Miguel Ángel Zapata (Hospital Vall D'hebron) presentaron la comunicación 'Prediction of Epiretinal Membrane from Retinal Fundus Images using Deep Learning' en el CAEPIA celebrado en Málaga.

En ella, presentan el diseño de un sistema con una alta tasa de acierto para diagnosticar la membrana epiretinal (ERM), una enfermedad del ojo que puede producir distorsiones en la vista y, en algunos casos, pérdida de visión.

El cribado de imágenes de fondo de ojo permite a los oftalmólogos detectar esta enfermedad de manera temprana; sin embargo, la interpretación manual de las imágenes es una tarea muy costosa.

En la comunicación presentada en el XIX Congreso de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA) detallaban el estudio exhaustivo de arquitecturas de aprendizaje profundo para diagnosticar de manera automática la ERM. Además, las lecciones aprendidas en este trabajo son aplicables a la construcción de modelos de aprendizaje profundo para el diagnóstico de otras enfermedades del ojo.