Un equipo dirigido por la profesora Anna May de la Clínica Equina LMU ha desarrollado y entrenado una herramienta de aprendizaje profundo que reconoce de forma fiable la enfermedad y puede ayudar a los médicos veterinarios a realizar diagnósticos, como informan los investigadores en un estudio actual.

En una encuesta online, los investigadores pidieron a unos 150 veterinarios que evaluaran 40 fotografías. Las imágenes mostraban una mezcla de ojos sanos, ojos con ERU y ojos con otras enfermedades. Trabajando sobre la base de análisis de imágenes, la herramienta de aprendizaje profundo tuvo la tarea de evaluar las mismas fotografías.

Posteriormente, May comparó los resultados de los veterinarios con los de la IA. Descubrió que los médicos veterinarios especializados en caballos interpretaban las imágenes correctamente el 76 por ciento de las veces, mientras que el resto de veterinarios de consultorios de animales pequeños o mixtos acertaban el 67 por ciento de las veces.

"Con la herramienta de aprendizaje profundo, la probabilidad de obtener una respuesta correcta era del 93 por ciento", afirma May. "Aunque las diferencias no fueron estadísticamente significativas, muestran que la IA reconoce de forma fiable una URE y tiene un gran potencial como herramienta de apoyo a los médicos veterinarios."

La herramienta está basada en una aplicación web y es fácil de usar. Todo lo que necesitas es un teléfono inteligente. "No pretende sustituir a los veterinarios, pero puede ayudarles a llegar al diagnóstico correcto. Es especialmente valioso para los profesionales menos experimentados o para los propietarios de caballos en regiones donde los veterinarios son escasos", enfatiza May.

Mediante la detección temprana de URE, los caballos afectados pueden recibir el tratamiento adecuado más rápidamente, lo que puede ser decisivo para frenar el progreso de la enfermedad y salvar los ojos afectados.

El trabajo está publicado en el Equine Veterinary Journal .