El reto
El reto consistía en crear una aplicación capaz de evaluar con precisión la posición de los párpados e identificar anomalías relacionadas con la proptosis, una afección en la que el ojo se desplaza hacia delante.
Para ello, la aplicación debía calcular parámetros oftalmológicos clave: Margin Reflex Distance 1 y 2 (MRD1 y MRD2), las distancias desde el centro de la pupila hasta el borde del párpado superior e inferior; la altura de la ceja, la distancia desde el centro de la pupila hasta la ceja; la distancia de proptosis, desde el centro de la pupila hasta el reborde orbitario lateral; y las distancias de movimiento ocular en varias direcciones. Unas mediciones precisas son esenciales para identificar la proptosis y hacer su seguimiento.
Nuestra solución
Utilizamos deep learning para crear Eye Metrics, una aplicación web multiplataforma que funciona en dispositivos móviles iOS y Android, así como en navegadores de ordenadores de sobremesa y portátiles. Los usuarios, principalmente pacientes, toman imágenes faciales y la aplicación calcula los parámetros oftalmológicos correspondientes. Los modelos predictivos siguen mejorando a medida que se añaden nuevas muestras de entrenamiento.
Después ampliamos la aplicación con funciones de evaluación quirúrgica ocular, con el objetivo de ofrecer a los profesionales sanitarios un flujo de análisis más completo y eficiente.
- Cálculo de MRD1, MRD2, altura de la ceja, distancia de proptosis y distancias de movimiento ocular a partir de imágenes faciales
- Acceso multiplataforma en iOS, Android y navegadores de escritorio
- Mejora continua del modelo con nuevas muestras de entrenamiento
- Carga por lotes de imágenes de antes y después de la cirugía, con comparación automatizada de los valores de color LAB de la esclerótica
- Grabación de vídeo en directo para estimar la variación de los valores LAB de la esclerótica en un intervalo definido, normalmente de 1 a 5 minutos
El resultado
Eye Metrics ofrece a pacientes y profesionales sanitarios una herramienta práctica para la evaluación oftalmológica. Su modelo supera a la detección de malla facial de Google, ayuda a los clínicos a identificar la proptosis y permite a los pacientes participar activamente en el seguimiento de su salud ocular.
La comparación automatizada de antes y después ahorra tiempo a los médicos en la evaluación quirúrgica, ya que sustituye la revisión manual de las imágenes.
