Perfil de riesgo cardiovascular y rendimiento de modelos de inteligencia artificial para la detección de retinopatía diabética e hipertensiva en el Caribe Colombiano: un estudio transversal
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Fecha
2025
Autores
Pimienta Redondo, Camilo Andrés
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Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ciencias de la Salud
Facultad de Ciencias de la Salud
Resumen
La prevalencia de diabetes mellitus e hipertensión se encuentra en creciente aumento siendo importante determinar la características y métodos diagnósticos para valoración de los pacientes que presentan retinopatía diabética (RD) e hipertensiva (RH) para prevención de progresión de la enfermedad.
Métodos: Se realizó un estudio transversal descriptivo para identificar las características epidemiológicas y clínicas de pacientes con retinopatía hipertensiva y/o diabética de la consulta de retina de Centros Oftalmológicos del Caribe colombiano durante el periodo comprendido entre octubre del año 2017 y octubre del año 2019. La población quedó constituida por 219 pacientes. Se evaluó el desempeño diagnóstico de dos modelos de inteligencia artificial (IA) calculando certeza diagnóstica, sensibilidad y especificidad, comparándolo contra el patrón de oro (diagnóstico hecho por los Oftalmólogos), para establecer la presencia de retinopatía hipertensiva y/o diabética.
The prevalence of diabetes mellitus and hypertension is increasing, making it important to determine the characteristics and diagnostic methods for evaluating patients with diabetic retinopathy (DR) and hypertensive retinopathy (HR) to prevent disease progression. Methods: A cross-sectional study was conducted to identify the epidemiological and clinical characteristics of patients with hypertensive and/or diabetic retinopathy seen in retina clinics at ophthalmological centers in the Colombian Caribbean between October 2017 and October 2019. The study population consisted of 219 patients. The diagnostic performance of two artificial intelligence (AI) models was evaluated by calculating diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity, comparing them against the gold standard (diagnosis by ophthalmologists) to establish the presence of hypertensive and/or diabetic retinopathy.
The prevalence of diabetes mellitus and hypertension is increasing, making it important to determine the characteristics and diagnostic methods for evaluating patients with diabetic retinopathy (DR) and hypertensive retinopathy (HR) to prevent disease progression. Methods: A cross-sectional study was conducted to identify the epidemiological and clinical characteristics of patients with hypertensive and/or diabetic retinopathy seen in retina clinics at ophthalmological centers in the Colombian Caribbean between October 2017 and October 2019. The study population consisted of 219 patients. The diagnostic performance of two artificial intelligence (AI) models was evaluated by calculating diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity, comparing them against the gold standard (diagnosis by ophthalmologists) to establish the presence of hypertensive and/or diabetic retinopathy.
Descripción
Palabras clave
Retinopatía diabética, Retinopatía hipertensiva, Fondo de ojo, Inteligencia artificial
