Del cuidado ocular a la fibra óptica: el papel de la IA en la óptica

La óptica es el estudio de la luz y sus interacciones con diferentes materiales. Puede sonar como otro tema relacionado con la ciencia, pero en realidad es muy importante y está muy presente en nuestra vida diaria. Con los años, muchas industrias han incorporado tecnologías basadas en la óptica para crear soluciones innovadoras. Por ejemplo, en oftalmología, la óptica se utiliza para desarrollar lentes correctivos, lentes de contacto y procedimientos quirúrgicos como LASIK. En el manufacturing, la óptica desempeña un papel importante en el desarrollo de cámaras, telescopios, binoculares y redes de fibra óptica para una comunicación más rápida.

La inteligencia artificial (IA) se está utilizando para mejorar muchas de estas soluciones basadas en la óptica. Por ejemplo, el predictive analytics puede ayudar a determinar qué pacientes se beneficiarían más de cirugías complejas como LASIK. En este artículo, exploraremos cómo se utiliza la IA en la óptica y comprenderemos los beneficios que ofrece y los desafíos que presenta. ¡Empecemos!

¿Cómo se utiliza la IA en el campo de la óptica?#

Primero, comprendamos algunas de las aplicaciones de la IA en la óptica, como la oftalmología, la fabricación de dispositivos ópticos (manufacturing) y la comunicación en red a través de la fibra óptica.

La IA en oftalmología y optometría#

Hoy en día, la AI in healthcare es cada vez más común. Concretamente en la óptica, la IA está redefiniendo campos como la oftalmología y la optometría. La oftalmología implica el diagnóstico y tratamiento de trastornos oculares, mientras que la optometría consiste en evaluar los ojos para detectar problemas de visión y recetar lentes correctivos. La IA se utiliza para el diagnóstico, el tratamiento personalizado y la mejora de la eficiencia en el cuidado ocular.

Por ejemplo, los sistemas de IA pueden ayudar a encontrar signos tempranos de enfermedades como el glaucoma y la retinopatía diabética. Según la Glaucoma Research Foundation, solo en EE. UU. más de three million de personas tienen glaucoma, pero solo la mitad de ellas sabe que lo padece. Estos sistemas pueden detectar estas enfermedades oculares de forma precoz e iniciar el tratamiento antes para prevenir la ceguera.

El sistema Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) de Google es un gran ejemplo de cómo la visión artificial puede mejorar el cuidado ocular. Google se asoció con un gran grupo de oftalmólogos para entrenar un modelo de IA utilizando más de 100 000 escáneres de retina. El objetivo era crear un sistema capaz de detect la retinopatía diabética mediante la image classification. Una de las mayores ventajas de ARDA es que se puede utilizar en países en desarrollo donde el acceso al cuidado ocular puede ser limitado.

Fig 1. Uso de la IA para detectar la retinopatía diabética.

Fabricación y diseño de dispositivos ópticos impulsados por IA#

La IA también está causando furor en el diseño y la fabricación de diversos dispositivos ópticos. En cuanto al aspecto del diseño, la generative AI resulta muy útil para diseñar rápidamente dispositivos ópticos. A continuación, los sistemas de IA pueden intervenir para supervisar los procesos de fabricación y ayudar a reducir costes. Por último, la IA y la visión por computador se pueden utilizar para inspeccionar y detectar cualquier defecto en productos fabricados como cables de fibra óptica o lentes que el ojo humano pueda pasar por alto.

Para este fin, muchas empresas están estudiando el uso de la IA para diseñar y fabricar lentes de última generación. Como líder en la industria de lentes oftálmicas, EssilorLuxottica ha recopilado grandes cantidades de datos anonimizados de pedidos de lentes, datos de pruebas y estudios internos. Están utilizando la IA para extraer conocimiento de estos datos, como percepciones sobre el estilo de vida del consumidor y métricas de rendimiento de las lentes, utilizándolo para mejorar sus diseños. También están usando IA conductual para diseñar su última generación de lentes varifocales. Esto tiene en cuenta el comportamiento espacial del paciente (cómo mueve la cabeza y los ojos para ver el entorno que le rodea) para diseñar lentes más cómodas.

Fig 2. La nueva línea de lentes progresivas de Essilor, la serie Varilux® XR™, está diseñada mediante IA.

Estos son algunos de los beneficios de usar IA para diseñar gafas:

• Personalización: La IA puede ayudar a crear gafas personalizadas que se adaptan a las necesidades específicas de cada paciente, mejorando tanto la comodidad como la eficacia.
• Modelado de comportamiento: Al predecir el comportamiento visual y los movimientos oculares, la IA puede utilizarse para desarrollar lentes que sean más intuitivas y de alto rendimiento.
• Mejores resultados para el paciente: Las gafas diseñadas con IA pueden proporcionar una corrección visual óptima, reduciendo problemas como la fatiga visual, los dolores de cabeza y el "efecto de nado".
• Adaptabilidad a las necesidades modernas: El uso de la IA para diseñar gafas permite satisfacer las demandas visuales de la vida moderna, como el cambio frecuente entre dispositivos digitales y otras tareas.

La visión artificial potencia las pruebas virtuales de gafas#

Una vez que has visitado al oculista, has obtenido una receta y has decidido el tipo de lentes que necesitas, el siguiente paso suele ser ir a una tienda y probarte las gafas. Sin embargo, la tecnología de visión por computador ha reinventado el proceso de retail a través de pruebas virtuales de gafas desde la comodidad de tu hogar. Empresas como Lenskart han empezado a utilizar esta innovación para mejorar la experiencia del cliente.

Mediante algoritmos avanzados y realidad aumentada (AR), la visión por computador puede mapear los rasgos de tu rostro en tiempo real. Al hacerlo, se pueden superponer modelos 3D de gafas sin problemas en tu transmisión de vídeo en directo. Las gafas virtuales pueden parecer que se mueven de forma natural con tu cabeza y se ajustan a los ángulos y a la iluminación para ofrecer una vista realista de cómo quedarán las diferentes monturas. Con la incorporación del aprendizaje automático (machine learning), estos sistemas pueden incluso ofrecer recomendaciones de monturas personalizadas según tu facial structure y tus preferencias de estilo.

Comunicación en redes ópticas con IA y fibra óptica#

¿Y si tu conexión a internet superrápida pudiera ser aún más rápida? Eso es exactamente lo que los algoritmos de IA pueden hacer por los cables de fibra óptica. Estos cables son como autopistas de alta velocidad para la información digital, y la IA puede ayudar a implementar, gestionar y mejorar su rendimiento.

Al optimizar los diseños de planta externa (OSP), la IA hace que la expansión de las redes de banda ancha sea más eficiente y eficaz. OSP se refiere a todo el cableado físico y la infraestructura necesaria para ofrecer servicios de internet, incluidos los cables de fibra óptica, los conductos y los equipos relacionados que se instalan fuera de los edificios. La IA puede ayudar a simular varios escenarios de diseño para identificar las soluciones más eficientes y rentables. Tareas como la gestión de la capacidad de ancho de banda en función de la demanda se vuelven más sencillas. En general, las tareas de diseño que antes solían llevar entre 45 y 60 días debido a correcciones, seguimientos repetidos y procesos manuales ahora se pueden completar en solo 25 days with AI.

Fig 3. Una imagen de un ingeniero de OSP trabajando.

La IA también puede mejorar la planificación de las rutas de fibra al analizar datos históricos y predecir la demanda futura mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Las Computer vision techniques como la segmentation se pueden utilizar para inspeccionar la calidad de la fibra y detectar fallos. Al descubrir los problemas con mayor antelación, estos se pueden resolver con mayor rapidez, lo que minimiza el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento. Al hacer que estos procesos sean más eficientes, la IA no solo acelera el despliegue de la banda ancha, sino que también mejora la fiabilidad y la calidad de los servicios de internet, lo que en última instancia beneficia tanto a las comunidades urbanas como a las remotas.

Pros y contras del uso de la IA en la óptica#

Dado que se espera que el mercado global de la óptica avanzada crezca hasta aproximadamente $628.80 billion para 2032, la IA ofrece varios beneficios en el campo de la óptica. Estas son algunas de las ventajas clave:

• Prototipado rápido: La IA puede acelerar el proceso de prototipado permitiendo a los diseñadores probar e iterar rápidamente nuevos diseños de gafas.
• Mayor durabilidad: Las técnicas de optimización que utilizan IA pueden ayudar a seleccionar materiales para producir gafas más duraderas y resistentes.
• Sustainability: la fabricación impulsada por IA puede reducir los residuos y mejorar la sostenibilidad del proceso de producción mediante la optimización del uso de recursos.
• Integration with smart technology: tecnologías como la IA pueden facilitar la integración de funciones inteligentes en las gafas, como la realidad aumentada (AR) y el fitness tracking.

Si bien es cierto que la IA aporta muchos beneficios a la óptica, debemos tener en cuenta los retos y las ethical considerations que es necesario abordar al utilizar tecnologías de IA.

Fig 4. Desafíos relacionados con la adopción de la IA en el cuidado ocular (Fuente: thelancet.com).

Aquí tienes algunos de los desafíos al usar IA en la óptica:

• High implementation costs: implementar la tecnología de IA puede requerir una inversión financiera significativa para el desarrollo, la integración y el entrenamiento.
• Necesidad de habilidades técnicas: El uso de soluciones de IA requiere conocimientos y habilidades especializados, lo que podría significar una formación adicional y nuevas contrataciones.
• Desafíos normativos: Cumplir con las normativas para la IA en el cuidado de la salud puede ser complejo y requiere mantenerse actualizado con los estándares en evolución.
• Desafíos de integración: Añadir IA a los sistemas existentes puede ser complejo y llevar mucho tiempo, lo que requiere cambios importantes en los flujos de trabajo actuales.

El futuro y la normativa de la IA en las tecnologías ópticas#

Según el National Institute of Health (USA), los sistemas de IA han tenido un rendimiento igual o incluso mejor que el de oftalmólogos experimentados en tareas como la detección y calificación de la retinopatía diabética. Sin embargo, a pesar de estos resultados prometedores, muy pocos sistemas de IA se han implementado en entornos clínicos reales. Esto se debe a retos como el sesgo de los datos y la privacidad.

Para abordar estos desafíos, se requieren nuevas reglas y normativas para el uso de la IA en la óptica. En países como EE. UU., los gobiernos estatales ya están beginning to regulate AI en el sector de healthcare para evitar la discriminación y proteger la patient privacy. Es probable que empecemos a ver correcciones de la visión personalizadas, donde la IA cree soluciones a medida para cada paciente. Esto daría lugar a gafas y tratamientos diseñados para adaptarse mejor a las necesidades de cada persona.

Otro campo de la óptica que puede volverse popular en el futuro gracias a la AI is teleophthalmology. La teleoftalmología es el uso de la telemedicina para prestar servicios de cuidado ocular de forma remota. Imagina tomar una foto de tu ojo y que un modelo de IA la analice para informarte sobre tu salud ocular. La IA puede llevar el cuidado ocular directamente a la puerta de casa y desempeñar un papel fundamental a la hora de ofrecer opciones de diagnóstico y tratamiento a distancia. Resulta especialmente beneficiosa para las personas en zonas remotas o desatendidas y puede ayudar a garantizar que reciban una atención oportuna y eficaz.

Fig 5. La IA se puede integrar en los flujos de trabajo para examinar a los pacientes en busca de problemas de salud ocular.

Un futuro brillante para la IA y la óptica#

La IA está cambiando rápidamente el campo de la óptica, desde el cuidado de la salud hasta la fabricación. Está mejorando los diagnósticos médicos, personalizando los tratamientos y optimizando los procesos de producción. Aunque existen desafíos como el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos, los beneficios potenciales son inmensos. La IA está preparada para transformar la forma en que vemos e interactuamos con el mundo a través de los avances en la óptica.

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