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  • Foto del escritorC Minds

Retina IA, aprendizajes fAIr LAC Jalisco para el uso de IA en la detección de retinopatía diabética

Constanza Gómez Mont, Fundadora y Principal de C Minds; y José Roberto Mejía, Coordinador de fAIr LAC Jalisco desde C Minds


  • Desde C Minds acompañamos la implementación de Retina IA, un caso de uso piloto para la identificación temprana de la retinopatía diabética a través de sistemas de IA en el sector de salud pública en el Estado de Jalisco.

  • Esta iniciativa aportó de forma estratégica a que Jalisco se consolidara como una de las entidades estatales líderes en el pilotaje de pilotos en IA.

  • Se atendieron a 1,053 pacientes en tres centros de salud de la Zona Metropolitana de Guadalajara, resultando en valiosos aprendizajes del uso de IA para atender la salud en México.


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La retinopatía diabética es una afección ocular derivada de la diabetes mellitus, generalmente detectada en etapas muy avanzadas, causando daños irreversibles como la ceguera. Este padecimiento crónico y progresivo tiene una prevalencia de 32% por ciento (de pacientes con diabetes) en México. Adicionalmente, el número de personas en México con esta enfermedad podría llegar a ser de 17.2 millones de habitantes en 2030.

Ante este contexto, en nuestra co-iniciativa fAIr LAC Jalisco, generamos un proyecto de investigación aplicada, con el fin de explorar el aprovechamiento de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) para incidir en esta problemática de salud pública.


En este sentido, desde 2020, participamos en la identificación, diseño e implementación del caso de uso Retina IA que tuvo como objetivo eficientizar los procesos para la detección temprana de esta enfermedad a través del desarrollo de redes neuronales y visión computalizada.


De 6 meses a 8 semanas

El proceso convencional de diagnóstico tiende a suceder en personas con Diabetes que acuden a chequeos periódicos. Por lo general el proceso de toma de imagen, análisis, comunicación de resultados y derivación médica puede tomar hasta 6 meses. Utilizando la herramienta de IA como apoyo en el diagnóstico, así como ajustes al proceso de tamizaje, se logró acortar el tiempo a un promedio de 8 semanas. Ésta diferencia en tiempo, es crucial al hablar de enfermedades progresivas. A su vez, se aprovecharon los beneficios de la telemedicina y del sistema de salud existente, modificando el flujo de información y la atención al paciente para generar una solución técnicamente adecuada, y sistémicamente validada.


En busca de capitalizar las oportunidades de aprovechamiento de sistemas que utilizan IA para el sector público, en Retina IA hicimos énfasis en su adopción responsable. Esto incluyó un desarrollo e implementación basada en principios éticos de IA y en los derechos humanos, entendiendo los posibles beneficios del uso tecnológico para este contexto, pero también tomando en consideración dimensiones éticas como la privacidad de los datos, el margen de confiabilidad del modelo, y el seguimiento oportuno a los pacientes, entre varios factores. Para ello, se diseñó una estructura de trabajo donde se tuvo una colaboración continua con el sector público y académico, teniendo en el centro de la búsqueda de una solución a la problemática y a los pacientes, evitando así respuestas tecno céntricas.


El piloto tuvo una duración de dos años, desde su diseño hasta el fin de su implementación, en donde se atendieron a 1,053 pacientes en tres centros de salud. Encontrando un ecosistema de salud ávido de alternativas para la mejora de los servicios a pacientes, y encontrando en la tecnología una herramienta para los médicos. Adicionalmente, se validaron procesos para integrar tecnologías de IA dentro de la medicina preventiva en el sistema de salud actual, lo que abre las puertas a pilotos similares enfocados en otras problemáticas.


A su vez, este piloto se basó en una filosofía de colaboración multisectorial. En este sentido, se unieron las fuerzas de los socios de fAIr LAC (incluyendo C Minds, Gobierno de Jalisco a través de la Coordinación General de Innovación Gubernamental, el BID, y el Tecnológico de Monterrey). El éxito del piloto contó además con la colaboración de dependencias como la Secretaría de Salud Jalisco, Servicios de Salud Jalisco, OPD Salud, el Programa de Acción específico de enfermedades Cardiometabólicas, el Hospital Civil, el Instituto Siloé, el Colegio de Médicos Oftalmólogos de Jalisco, la Coordinación de Innovación Gubernamental y los directivos y personal médico de los centros de salud de La Aurora y Esperanza, No.4 Yugoslavia y Paraísos del Colli para probar los beneficios de los sistemas de IA para este fin.


Las características multiactor y multidisciplinarias del caso de uso, resultan en un punto de referencia en el uso de IA responsable para el bien social.


magen de miembros del equipo de uno de los centros de salud participantes, recuperada de: http://retinaiajalisco.com/

Impacto local y regional

  • Generación de insumos para la creación y fortalecimiento de herramientas y recursos de IA para el bien social para Latinoamérica y el Caribe. Uno de los factores interesantes de Retina IA es que se siguió una metodología integral que atravesó las etapas de: prospección, conceptualización y diseño, obtención y manejo de datos, desarrollo del modelo y la etapa final de uso y monitoreo. A su vez, los aprendizajes de cada etapa ayudaron a fortalecer diferentes herramientas y guías de IA para el bien social de la iniciativa regional fAIr LAC. Varios de los recursos están ya disponibles en la biblioteca de la iniciativa, así como aquellos presentados en fAIr LAC a la mano.



  • Generación de recomendaciones de política pública. Entre las fortalezas de C Minds, destaca nuestra capacidad de traducir aprendizajes de casos de uso específicos en recomendaciones de políticas públicas, especialmente en temas de innovación, transformación digital y ética tecnológica. Por lo que acompañamos de cerca la implementación del piloto para desarrollar un reporte de recomendaciones de política pública, alimentadas por las experiencias, insumos, logros y aprendizajes del equipo implementador.


Las recomendaciones de política pública que desarrollamos se centran en tres ejes:

  • Articulación del ecosistema.

  • Crear un directorio de actores clave.

  • Desarrollar una visión compartida.

  • Promover la co-creación y apropiación de la iniciativa.

  • Integración de un modelo de colaboración holístico para la innovación en el estado.

  • Estrategia de comunicación.

  • Reforzar la comunicación interna del equipo colaborador de Retina-IA.

  • Generar comunicación con actores clave relacionados con el caso.

  • Mantener comunicación con público beneficiado o posible beneficiado.

  • Implementación y escalabilidad.

  • Crear Grupos de Trabajo con la participación de la población objetivo.

  • Nombrar personas Consejeras para cada caso de uso.

  • Desarrollar una Hoja de Ruta para la atención de los casos identificados

  • Intercambio de mejores prácticas nacionales, regionales e internacionales.

  • Agilizar procesos administrativos.

  • Vigilar el proceso de escalación para mantener las buenas prácticas en ética de la IA y gobernanza de datos.

Imagen de la visualización de la fotografía de fondo de ojo, recuperada del sitio web: http://retinaiajalisco.com/

Aprendizajes
“El valor de realizar un piloto con las capacidades de una iniciativa como lo es fAIr LAC, nos permite aprender de casos exitosos y no exitosos, y validar asunciones técnicas, sistémicas y sociales sobre la aplicación de la tecnología. Desde organizaciones como C Minds, tenemos la responsabilidad de socializar los logros, y aprendizajes, para que el ecosistema tenga un nuevo punto de referencia regional”

José Roberto Mejía,

Coordinador de fAIr LAC Jalisco desde C Minds.


La implementación del piloto deja aprendizajes y recomendaciones valiosas para cualquier caso de uso que involucre al sector público, tanto para el ecosistema de IA en Jalisco, como para el ecosistema regional:


  • El desarrollo e implementación de casos de innovación pública que aprovechan sistemas de IA tienen que tener desde su concepción principios de ética de IA y el respeto a los Derechos Humanos en el centro de su operación. Más allá de respuestas técnicas a retos de salud pública, tiene que haber un enfoque humanista para asegurar un impacto positivo real en las comunidades y mitigar riesgos sociales.

  • La medicina preventiva supone amplias oportunidades para la mejora de la salud de las poblaciones, sin embargo, presenta retos sistémicos para su implementación efectiva, y un robustecimiento de los sistemas de atención primaria.

  • A pesar de las ventajas que supone el aprovechamiento de los sistemas de IA para la eficientización de los recursos, existen diversos obstáculos sociales para que las personas accedan a servicios de detección y tratamiento, y de seguimiento.

  • Incluso un piloto que valide el costo-beneficio con un balance positivo encontrará dificultades administrativas y presupuestarias para su establecimiento. La adopción en volumen de servicio demandará mayor presupuesto y la mejora de las capacidades de trabajo multidisciplinario y por ende, multi-institucional, necesario para sistematizar y escalar el proyecto.

  • La IA representa una oportunidad para afrontar las limitaciones de recursos económicos y humanos en las instituciones de salud a mediano/largo plazo, desde una perspectiva de innovación tecnológica. Pero se debe afrontar el presupuesto necesario para dar los primeros pasos.


Siguientes pasos

El caso de uso, que tuvo una duración total de dos años, terminó su implementación en 2022. El siguiente paso a evaluar por parte de el Gobierno es su escalamiento a nivel estatal, y su permanencia en los tres centros de salud donde ya forma parte de los procesos de diagnóstico para pacientes con Diabetes Mellitus. Hay una oportunidad grande para capitalizar los aprendizajes obtenidos de surcar las dificultades de generar soluciones centradas en principios éticos, los Derechos Humanos y el bien social, dentro de sistemas burocráticos establecidos. Los aprendizajes obtenidos del piloto son fundamentales para que las personas dedicadas al servicio y la función pública tengan conocimiento comprensivo de la tecnología y sus potenciales aplicaciones, además de sumar insumos a las redes de conocimiento regionales.


Desde C Minds seguiremos buscando oportunidades para trabajar con nuestros socios en el desarrollo de casos de uso similares que resulten en impactos positivos para las comunidades locales así como en reflexiones valiosas para el ecosistema de IA para el bien social a nivel regional.


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La iniciativa fAIr LAC Jalisco es un ejemplo de que la colaboración regional es un motor de impacto real, y que Latinoamérica y el Caribe es una región desde donde se están generando experiencias y conocimientos de valor.


Agradecemos a personas que fueron clave para la realización del piloto y recomendaciones de política pública incluyendo a Constanza Gómez Mont, Jose Roberto Mejía, Lucia Trochez, Cristina Martinez Pinto, Luz Elena Gonzalez y Alejandra Perea desde C Minds; Ricardo Swain, Enrique Cortes, Juan Roberto Hernandez, Tatiana Lefno, y Juan Alberto Amezquita, del Tec de Monterrey; Gaspar González Briseño, Coordinador del caso de uso de retinopatía diabética en fAIr LAC Jalisco; Alberto Ocampo, Jefe Departamento de Enfermedades No Transmisibles; Ricardo Garcia Gaeta, Director de Control y Prevención de Enfermedades; Edtna Jáuregui, Enlace Médico del Programa Código Infarto del Programa de Cardiometabólicas; Mayra Elizalde, Coordinadora de Programa de Cardiometabólicas; Paul Díaz Preciado y Citlalli Becerra Fuentes, Médicos; Mario Arauz, Yunive Moreno, Adriana Diaz, Adriana Aceves, Ulises Moya, Erica Almaraz y Mayra Fernandez del Gobierno de Jalisco; y Cristina Pombo, Tatiana Vivriescas, José Alejandro Soto, Luis Tejerina y Ricardo Perez-Cuevas, y Natalia González del BID.


Próximamente publicaremos el Reporte de Aprendizajes y Recomendaciones de Política Pública para Casos de Uso de fAIr LAC Jalisco - Retina IA.

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