La retinopatia del prematur (ROP) continua sent una de les principals causes evitables de ceguesa infantil, especialment en regions on l'accés a oftalmòlegs especialitzats és limitat. La detecció precoç del signe de Plus (dilatació i tortuositat vascular retiniana) és crítica per iniciar el tractament, però la seva avaluació manual és subjectiva i propensa a variabilitat. En aquest context, els sistemes automatitzats basats en intel·ligència artificial ofereixen una oportunitat real per ampliar la cobertura diagnòstica, tot i que la seva validació en entorns africans encara és escassa.
Investigacions recents demostren que la combinació de dos enfocaments —classificació d'imatges i segmentació de vasos— pot potenciar la precisió en la detecció de ROP. Mentre que els classificadors RGB són altament sensibles i permeten identificar casos sospitosos, tendeixen a generar falsos positius. D'altra banda, els models de segmentació, en delinear amb exactitud els vasos retinians, ofereixen una especificitat superior. En integrar ambdós mètodes mitjançant assemblatges probabilístics o estratègies seqüencials (com cribratge OR i confirmació AND), s'aconsegueix un equilibri que redueix la sobre-referència sense perdre sensibilitat. Aquest enfocament complementari és clau per construir eines robustes que funcionin en poblacions diverses.
En l'àmbit del desenvolupament de programari sanitari, implementar aquestes solucions requereix una arquitectura tècnica sòlida. A Q2BSTUDIO, la nostra experiència en intel·ligència artificial per a empreses ens permet dissenyar pipelines de processament d'imatges mèdiques que integren classificació i segmentació en fluxos de treball escalables. A més, les nostres aplicacions a mida estan optimitzades per a entorns clínics, on la latència, la privacitat i la interoperabilitat són crítiques. Utilitzem serveis cloud AWS i Azure per garantir el desplegament segur i el processament de grans volums de dades, mentre que els nostres agents IA faciliten l'automatització de tasques repetitives, com la revisió d'imatges.
La ciberseguretat també juga un rol fonamental: protegir les dades de pacients i garantir la integritat dels models és una prioritat. Així mateix, les capacitats d'intel·ligència de negoci (amb Power BI) permeten als centres de salut monitoritzar mètriques de rendiment i prendre decisions informades. En combinar aquests serveis, Q2BSTUDIO ajuda les institucions a desplegar sistemes de detecció de ROP que no només són precisos sinó també sostenibles i alineats amb les regulacions sanitàries. La validació prospectiva en múltiples llocs i el treball conjunt amb oftalmòlegs són els següents passos naturals per portar aquestes tecnologies a la pràctica clínica real.
