Técnicas de inteligencia artificial para detección temprana de retinopatía diabética
DOI:
https://doi.org/10.29057/icbi.v13i25.12848Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Aprendizaje profundo, Retinopatía diabética, Detección tempranaResumen
Este artículo ofrece una revisión de estudios recientes que exploran el uso de inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico temprano de la retinopatía diabética (RD). Se destacan técnicas avanzadas como el transfer learning (TL), redes neuronales convolucionales (CNN) y deep learning (DL) como herramientas prometedoras para mejorar la detección temprana de RD. Dada la naturaleza crónica y progresiva de la RD, que afecta gravemente la salud ocular y la calidad de vida de los pacientes, su detección temprana es crucial. A pesar de los avances en el tratamiento, la RD sigue siendo una de las principales causas de ceguera en adultos en edad laboral a nivel mundial. Este enfoque en IA busca prevenir la progresión de la enfermedad y mitigar sus efectos adversos.
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