Desarrollada por investigadores del Conicet de Argentina, junto con especialistas del Hospital El Cruce, entre otros, esta nueva herramienta utiliza inteligencia artificial para realizar un diagnóstico precoz y prevenir la pérdida irreversible de la visión.
La retinopatía diabética suele avanzar en silencio, de manera que durante las primeras etapas no provoca molestias ni alteraciones visuales, por lo que muchas personas llegan al consultorio cuando el daño ya es irreversible. Frente a este escenario, un novedoso desarrollo argentino basado en Inteligencia Artificial (IA) pretende cambiar la lógica del diagnóstico y acercar el control oftalmológico a lugares donde hoy no hay especialistas.
Se trata de Retinar, una plataforma de tamizaje que permite identificar pacientes con riesgo de retinopatía diabética a partir de una fotografía del fondo de ojo tomada por un técnico entrenado, tras lo que un algoritmo analiza la imagen en segundos, prioriza los casos que requieren atención y los deriva para que un oftalmólogo confirme el diagnóstico mediante telemedicina.
La herramienta no reemplaza al médico, sino que funciona como un filtro inteligente para ampliar el acceso al control. El proyecto nació a partir del programa Transformar Salud, una iniciativa orientada a desarrollar soluciones tecnológicas para problemas concretos del sistema sanitario. En ese marco, investigadores del Conicet, especialistas del Hospital de Alta Complejidad El Cruce y profesionales del Hospital Julieta Lanteri de Tandil, de la Universidad Nacional del Centro (UNICEN) y de PLADEMA/Yatiris, entre otros equipos, desarrollaron un primer prototipo.
Dos años más tarde, la experiencia pudo implementarse en Tandil, donde el uso cotidiano permitió perfeccionar la plataforma y avanzar hacia un modelo escalable para otras regiones del país. En este sentido, Mercedes Larguía, jefa de Oftalmología del Hospital El Cruce, ha señalado que “la retinopatía diabética es una complicación ocular causada por el daño crónico que los niveles elevados de azúcar en sangre producen sobre los pequeños vasos de la retina”, para añadir que, "al principio, esos vasos se debilitan y pueden filtrar líquido o sangre".
En etapas más avanzadas, algunos se obstruyen y el ojo intenta compensar la falta de oxígeno formando nuevos vasos sanguíneos extremadamente frágiles, que pueden sangrar, generar cicatrices e incluso provocar un desprendimiento de retina, de manera que cuando el paciente espera notar una pérdida de visión para consultar, las lesiones suelen ser graves e irreversibles. Por este motivo, el control periódico del fondo de ojo constituye una de las principales estrategias para evitar la ceguera asociada a la diabetes.
Según datos citados por el equipo, seis de cada 10 personas con diabetes no logran cumplir el control oftalmológico anual recomendado por la Organización Mundial de la Salud, por lo que Retinar intenta resolver justamente esa brecha.
El procedimiento comienza en un centro de salud, donde un enfermero o técnico capacitado obtiene una imagen del fondo de ojo mediante un retinógrafo no midriático, un equipo que no requiere dilatar la pupila. La fotografía se carga en la plataforma y el algoritmo realiza dos análisis consecutivos: primero verifica que la imagen tenga calidad suficiente para ser interpretada y luego determina si existen lesiones compatibles con retinopatía diabética.
El sistema clasifica automáticamente cada estudio como “no referible”, cuando el ojo está sano o presenta lesiones leves, o “referible”, cuando detecta signos de una enfermedad moderada o avanzada que requiere evaluación especializada. Además, genera un mapa de calor que señala las zonas de la imagen que motivaron la clasificación, iluminando lesiones como microhemorragias, exudados o manchas algodonosas.
“El núcleo de Retinar es un algoritmo de inteligencia artificial entrenado mediante redes neuronales que clasifica las imágenes en dos categorías muy claras: referibles y no referibles”, ha explicado Larguíam que ha añadido que esa clasificación “permite priorizar rápidamente a quienes necesitan ser evaluados por un especialista”.
La doctora ha enfatizado que la herramienta no reemplaza el criterio profesional. En este sentido ha señalado que “el rol de Retinar es asistir y priorizar a los pacientes referibles. La decisión clínica final siempre depende del oftalmólogo, que confirma el diagnóstico, determina la gravedad de la enfermedad y define el tratamiento”.
Uno de los resultados más relevantes del proyecto fue la validación obtenida durante la implementación territorial, ya que al comparar las clasificaciones realizadas por la inteligencia artificial con la evaluación de la oftalmóloga informante, el sistema alcanzó 100 % de sensibilidad, es decir, no registró falsos negativos entre los casos evaluados. En otras palabras, no dejó sin identificar a pacientes que requerían derivación.
Para los investigadores, esa capacidad abre la posibilidad de reorganizar la atención oftalmológica; y en lugar de depender exclusivamente de consultas presenciales con especialistas, los centros de atención primaria podrían realizar el tamizaje localmente y derivar únicamente a quienes realmente necesitan estudios o tratamientos de mayor complejidad. De esta manera, el tiempo del oftalmólogo se concentra en los casos de mayor riesgo.
