Una inteligencia artificial argentina detecta daños en la retina por diabetes antes de síntomas

Una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por científicos argentinos busca anticiparse a una de las complicaciones más graves de la diabetes: el deterioro de la visión. Se trata de Retinar, una plataforma de teleoftalmología que analiza fotografías del fondo de ojo, identifica posibles lesiones y ayuda a los equipos médicos a establecer qué pacientes necesitan una evaluación prioritaria.

El proyecto surgió en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, bajo la dirección del investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas José Ignacio Orlando.

El desarrollo también cuenta con la participación del investigador Ignacio Larrabide y de los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano. El equipo trabaja junto con profesionales del Servicio de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, entre ellos la oftalmóloga Mercedes Leguía.

La plataforma busca resolver una dificultad concreta del sistema sanitario: muchas personas con diabetes necesitan controles periódicos de la retina, pero no siempre pueden acceder a un oftalmólogo con la frecuencia necesaria. La falta de especialistas, la escasez de turnos y las distancias geográficas dificultan el diagnóstico temprano, especialmente fuera de los grandes centros urbanos.

Retinar propone realizar las fotografías en centros de atención primaria mediante personal capacitado y utilizar inteligencia artificial para revisar inicialmente las imágenes. Luego, el sistema organiza los estudios de acuerdo con el nivel de riesgo para que los especialistas puedan concentrar su atención en los casos que requieren mayor urgencia.

Una enfermedad que puede avanzar durante años sin síntomas

La retinopatía diabética aparece cuando los niveles elevados de glucosa en sangre deterioran los vasos sanguíneos de la retina. Esa estructura ubicada en el fondo del ojo capta la luz y permite que el cerebro procese las imágenes.

Uno de los principales problemas de esta enfermedad consiste en que puede avanzar durante años sin generar señales evidentes. Cuando aparecen alteraciones en la visión, el daño puede encontrarse en una etapa avanzada y resultar difícil de revertir.

Por ese motivo, los controles oftalmológicos periódicos ocupan un lugar central en el seguimiento de las personas con diabetes. El desafío consiste en garantizar que esos estudios lleguen a todos los pacientes que los necesitan.

La teleoftalmología permite reducir parte de esa barrera. Sin embargo, la expansión de este modelo genera otro problema: si cada vez más centros envían fotografías para su evaluación, los especialistas deben analizar un volumen creciente de estudios. Esa situación puede generar demoras y limitar la capacidad de los programas de detección.

Retinar incorpora inteligencia artificial precisamente para agilizar ese proceso. Los investigadores entrenaron los modelos con decenas de miles de imágenes de fondo de ojo previamente evaluadas por oftalmólogos. Para mejorar su funcionamiento en distintos escenarios, utilizaron imágenes provenientes de repositorios públicos y locales, tomadas con diferentes cámaras, condiciones de iluminación y perfiles de pacientes.

El equipo también trabajó sobre la capacidad del sistema para funcionar con distintos tipos de equipos de captura. Esa característica resulta importante porque una herramienta desarrollada para un único modelo de cámara podría perder precisión cuando llega a un hospital con tecnología diferente.

Además, Retinar incorpora mecanismos de explicabilidad y control de calidad. El sistema puede señalar problemas técnicos en una fotografía y determinar si resulta necesario corregirla o repetirla antes de que llegue al especialista.

Después de esa primera evaluación, la inteligencia artificial clasifica los estudios de acuerdo con la probabilidad de que exista una retinopatía diabética que requiera atención especializada. El médico conserva la decisión final y utiliza la información generada por el sistema como apoyo para su trabajo.

Retinar ya funciona en hospitales bonaerenses

El desarrollo comenzó a consolidarse entre 2019 y 2020, aunque su base científica surgió de varios años de investigación sobre imágenes de retina. Orlando desarrolló parte de esa trayectoria durante su formación académica y sus colaboraciones con investigadores de Francia, Bélgica y Austria.

A lo largo de ese proceso, el equipo estudió diferentes aplicaciones del procesamiento automático de imágenes. Entre ellas aparecen la identificación de lesiones, el reconocimiento de vasos sanguíneos, la detección del glaucoma y la adaptación de algoritmos a diferentes entornos clínicos.

Actualmente, Retinar ya forma parte de experiencias de atención en 3 hospitales de la provincia de Buenos Aires. El despliegue alcanza al Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri, de Tandil al Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, de Florencio Varela y al Hospital José Irurzun, de Necochea.

En Tandil, la plataforma analizó 269 evaluaciones y detectó signos compatibles con retinopatía diabética referible en el 25,7% de los pacientes. En El Cruce, acompañó la revisión de 77 pacientes, mientras que en Necochea intervino en la evaluación de 46 personas.

Según los primeros resultados informados por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, el sistema alcanzó una sensibilidad del 100% para identificar los casos considerados de riesgo en esta etapa inicial.

La experiencia también generó efectos sobre la organización del trabajo sanitario. Martina Iparraguirre, directora del Hospital Julieta Lanteri, destacó que la incorporación de la plataforma permitió fortalecer el abordaje de la diabetes y recuperar una estrategia de control que resulta fundamental para prevenir complicaciones.

El proyecto argentino apunta así a combinar tecnología y atención médica sin reemplazar al especialista. La inteligencia artificial realiza tareas de análisis, clasificación y control técnico, mientras que los profesionales mantienen la responsabilidad sobre el diagnóstico y las decisiones clínicas.

El objetivo final consiste en detectar las lesiones antes de que comprometan seriamente la visión y ampliar el acceso a controles preventivos. Si los resultados iniciales se sostienen a medida que aumente la cantidad de pacientes y hospitales que utilicen la plataforma, Retinar podría convertirse en una herramienta para ampliar el tamizaje de la retinopatía diabética y reducir una de las consecuencias visuales más graves de la diabetes.

Con información de infobae