IA para prevenir la ceguera: la herramienta creada por argentinos para detectar a tiempo una complicación de la diabetes

La retinopatía diabética es una de las principales causas de ceguera prevenible en adultos en edad laboral. Lo más preocupante es que suele avanzar en silencio. 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 desarrollo argentino basado en inteligencia artificial (IA) busca 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. Luego, 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 que comenzó a probarse en Florencio Varela.

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.

“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”, explica Mercedes Larguía, jefa de Oftalmología del Hospital El Cruce. Según detalla, 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.

“El daño es silencioso. En sus etapas iniciales no presenta síntomas ni dolor. Cuando el paciente espera notar una pérdida de visión para consultar, las lesiones suelen ser graves e irreversibles”, advierte la especialista. Por eso, el control periódico del fondo de ojo constituye una de las principales estrategias para evitar la ceguera asociada a la diabetes.

Sin embargo, acceder a ese estudio no siempre resulta sencillo. En muchas regiones del país los oftalmólogos se concentran en grandes centros urbanos y conseguir un turno puede demorar meses. A eso se suman las dificultades logísticas: trasladarse, perder una jornada laboral y, muchas veces, concurrir acompañado, ya que el examen tradicional requiere dilatar la pupila y luego la visión permanece borrosa durante varias horas. 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.

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”, explica Larguía. Agrega que esa clasificación “permite priorizar rápidamente a quienes necesitan ser evaluados por un especialista”.

La médica enfatiza que la herramienta no reemplaza el criterio profesional. “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”, señala.

Uno de los resultados más relevantes del proyecto fue la validación obtenida durante la implementación territorial. 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. 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 esa forma, el tiempo del oftalmólogo se concentra en los casos de mayor riesgo.

La iniciativa continúa evolucionando. Desde noviembre, el equipo incorporó 19 nuevas funcionalidades, lanzó cinco versiones actualizadas de la plataforma, presentó los resultados en congresos científicos, envió un trabajo para un premio internacional y avanza en el proceso de aprobación ante la ANMAT. Paralelamente, desarrolla un manual de implementación para facilitar que otras provincias puedan replicar el modelo.

Por Alejandro Horvat

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